espaÇo energia · intelectual? o problema não reside na capacidade intelectual propriamente dita,...

ESPAÇO ENERGIA

Revista técnico-científica da área de energia ISSN: 2595-7910

e s p a c o e n e r g i a @ c o p e l . c o m Open Journal: www.espacoenergia.com.br

Espaço Energia, a scientific journal, was conceived as a communication vehicle with the aim of promoting the dissemination and sharing of knowledge in areas related to energy, bringing

important benefits to society and to the human being, by means of better products, processes, services, and technology.

The key to generating these benefits is the investment in innovation resulting from endeavours driven by the power of creation. The challenge that presents itself is, therefore, to develop a

culture focused on imagination, knowledge creation and its development, in an organized and systematic manner, generating innovation and promoting the evolution of society.

To achieve this goal, the integration of professionals from power utility companies, industry organizations, universities and research centres is essential. This exchange should not only

provide opportunities for growth and development but also help utility companies to recover the vision that their role is also to promote, through innovation, the evolution of society.

Bearing in mind the importance of competence and maturity acquisition, an Editorial Board was conceived to reflect the seriousness and power of criticism, with the goal of enhancing the

quality of published work and also of establishing a mechanism to achieve excellence in knowledge sharing and development fostering.

The International Committee of Referees consists of scientists and professionals from renowned institutions, who are known by their outstanding knowledge in the disciplines covered by the

journal. Papers are submitted to a double-blind reviewing process, that is, authors and referees do not know each other´s names. This procedure aims at ensuring the quality, suitability,

transparency and impartiality in the process of paper reviewing and selection.

Espaço Energia had its official launch in October 2004 and, since then, we can see the impact both in the companies related to the energy sector and in academia.

ESPAÇO ENERGIA | ISSUE 20 | APRIL 2014

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Editorial – Issue 20 – April 2014

Exactly ten years ago the works for the creation of this journal initiated. After a period of about six months of work on the structure of the periodic, the first edition was launched in October 2004. With the gradual maturity attained, the journal was indexed in the so-called “Portal da Capes”, a publication base of one of the Brazilian agencies, having been included in the evaluation system “Qualis” in twelve areas of knowledge, due to its interdisciplinary nature, keeping its focus on energy-related applications. Its scientific committee has now 40 renowned scientists from Brazilian and foreign institutions, which guarantee the quality of publications by rigorous scientific evaluation criteria. The evaluation process also ensures an unbiased procedure by the so-called “double-blind reviewing process” in which authors do not know who evaluates and reviewers do not know the authors, thus avoiding any sort of bias. The result and recognition of the journal are a reflection of the quality of work performed by all these people, including authors, as well as the sponsor of the periodic, Companhia Paranaense de Energia, and its leaders, who, aware of the requirements of the scientific process, make every effort to safeguard them.

During the last ten years, the editorials have been focused on technology innovation as a means of acquiring competitive advantage in enterprises of the energy sector and other related organizations, always aiming at the quality of energy supply and the benefits to society. Since this is a significant issue that marks the tenth anniversary of the journal, excerpts of editorials from some editions since 2004 were referred to in order to highlight its main goals, which consist not only of disseminating high quality scientific papers and fostering knowledge generation in the power sector, but also of stimulating creative development and innovative applications which will certainly boost the development of the country.

The attitude towards innovation was addressed in issue 1 and supplemented in issue 5: “The key to generating the benefits to society which the journal aspires consists of innovation as the result of works whose raw material is permeated by the power of creation. The challenge that lies before us is to develop a culture focused on imagination, the creation of knowledge and its development in an organized and systematic way, thus generating innovation and the evolution of society”. “However, a turnaround in the mindset of companies whose mission requires an attitude of constant evolution is still necessary, in order to break old rules and thoughts and to assimilate a new mindset for innovation”.

The intellectual blackout and its impacts on society were addressed in a context of fear for possible “blackouts” in issue 11, as a way to alert to this imminent danger in the country: “The intellectual blackout is more subtle, since its effects are not at first glance as powerful as the energy blackout. The intellectual class, composed of thinkers and scientists, can be aware of the evolution of this process that would culminate in a blackout that inevitably would be felt throughout society. What are the main causes of intellectual blackout? The problem is not the intellectual capacity itself, neither their ability to generate knowledge, but in the shackles established by management models, the various regulations in all instances, be they procedural, supervisory or even related to business”.

Make innovation attractive to entrepreneurs, stimulating it effectively rather than rhetorically, and reward it instead of punishing it, was the theme of the editorial of the 15th edition, whose nature still seems not to have been understood in the country. “Fostering innovation should aim at attracting entrepreneurs, not only enabling them to undertake, but also to reap the fruits of their visionary work. Only then, with a mechanism which faces innovation as a natural business, the country will be able to emerge as a major force in science and technology and and in the generation of disruptive innovations, bringing wealth to its citizens”.

This roundup of excerpts of the previous editorials demonstrates the concern of this periodic to promote the scientific development of the energy sector and therefore of the country by means of relevant projects, change in attitude and effective investment in innovation.

The first paper of this edition of Espaço Energia addresses the issue of energy access in remote areas, specifically in the state of Tocantins, making contributions through the adoption of techniques and methods to assist in the supply planning for this type of region in the country. The second paper investigates the addition of materials considered more sustainable, such as coconut and sisal fibres, to concrete in the manufacture of poles and crossarms, thus reducing the consumption of cement. The third paper also discusses the use of composite materials, natural fibres and thermoplastic resin, used to develop injection boxes for electricity metres,


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analysing properties such as resistance to bending and impact, as well as mechanical properties. The fourth paper discusses regulatory risks to the power sector brought by the Law 12783/2013, which had a significant impact on utility companies of energy generation, transmission and distribution. The paper also analyses the impacts of the law on risk perception by investors. The last paper of this issue proposes a model for optimizing the operation of the national interconnected system that considers the trading rules of a wind farm and a small hydroelectric plant, with the aim of, by comparison with the conventional method used for power generation optimization, proposing mechanisms for reducing economic and financial risks associated with the randomness of wind in eolic energy production.

We hope the papers published in this issue are of great value to all readers. I would like to give special thanks to my colleague Márcio Luís Bloot (“meneer Bloot”), which has greatly contributed to the journal and, in particular, to this issue.

Klaus de Geus Editor-in-chief


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Editorial – Edição 20 – Abril de 2014

Há exatos dez anos iniciavam-se os trabalhos para a criação deste periódico. Após um período de aproximadamente seis meses de trabalhos relativos à estruturação da revista, lançou-se a primeira edição em outubro de 2004. Com a gradativa maturidade alcançada, o periódico foi indexado no Portal da Capes, e hoje apresenta conceito Qualis em doze áreas do conhecimento, devido à sua natureza interdisciplinar, mantendo seu foco em aplicações relacionadas a energia. Seu comitê científico conta hoje com 40 renomados cientistas, de instituições brasileiras e do exterior, que garantem a qualidade das publicações mediante rigorosos critérios de avaliação científica. O processo de avaliação também garante idoneidade mediante o chamado “processo duplamente cego”, em que autores não sabem quem avalia e avaliadores não conhecem os autores, evitando assim qualquer espécie de tendência. O resultado e o reconhecimento do periódico são um reflexo da qualidade do trabalho desempenhado por todas essas pessoas, incluindo autores, além da patrocinadora da revista, a Companhia Paranaense de Energia, que, ciente dos requisitos do processo científico, envida todos os esforços no sentido de resguardá-los.

Durante esses dez anos, os editoriais têm procurado evidenciar o papel da inovação tecnológica como catalisadora no processo de aquisição de diferencial competitivo nas empresas do setor e outras organizações afins, visando sempre à qualidade no fornecimento de energia e os benefícios para a sociedade. Por ser uma edição significativa que marca os dez anos do periódico, recorreu-se a alguns excertos dos editoriais de algumas edições publicadas desde 2004 para evidenciar aqui seus objetivos preponderantes, que consistem não apenas em veicular trabalhos científicos de qualidade e fomentar a geração de conhecimento na área energética, mas também em estimular o empreendimento criativo e aplicações inovadoras que certamente impulsionarão o desenvolvimento do país.

A postura de inovação foi abordada na edição 1 e complementada na edição 5: “A chave para a geração dos benefícios à sociedade almejados pelo periódico é a inovação resultante do empreendimento cuja matéria-prima é permeada pelo poder de criação. O desafio que se apresenta consiste no desenvolvimento de uma cultura voltada à imaginação, à criação de conhecimento e ao seu empreendimento, de maneira organizada e sistematizada, gerando assim a inovação e a evolução da sociedade”. “Entretanto, ainda é necessária uma reviravolta na mentalidade das empresas cuja missão exige uma postura de constante evolução, no sentido de quebrar velhas regras e pensamentos e de assimilar uma nova mentalidade voltada à inovação”.

O apagão intelectual e seus impactos na sociedade foram abordados em um contexto de temor por possíveis “blackouts” na edição 11, como forma de alerta para esse perigo iminente no país: “O apagão intelectual é mais sutil, já que seus efeitos não são, à primeira vista, tão impactantes como o energético. A classe intelectual, constituída de pensadores e cientistas, pode ter consciência da evolução desse processo que culminaria num apagão que fatalmente seria sentido por toda a sociedade. Quais seriam as principais causas do apagão intelectual? O problema não reside na capacidade intelectual propriamente dita, muito menos em sua capacidade de geração de conhecimento, mas sim nas amarras estabelecidas pelos modelos de gestão, pelas diversas regulações em todas as instâncias, sejam processuais, fiscalizadoras ou mesmo negociais”.

Tornar a inovação atrativa aos empreendedores, estimulando-a de maneira efetiva em vez de retórica, e premiá-la em vez de puni-la, foi o tema do editorial da edição 15, cuja natureza parece ainda não ter sido bem compreendida no país. “O fomento à inovação deve ter por objetivo atrair os empreendedores, dando-lhes não apenas condições de empreender, mas também de colher os frutos de seu trabalho visionário. Só assim, com um mecanismo que encare a inovação como um negócio natural, o país poderá despontar como grande força em ciência e tecnologia e na geração de inovações disruptivas, trazendo riqueza aos cidadãos”.

Esse apanhado de excertos dos editoriais anteriores demonstra a preocupação deste veículo científico em promover o desenvolvimento do setor de energia e, em consequência, do país, mediante empreendimentos de valor, mudança de postura e investimento efetivo em inovação.

O primeiro artigo desta edição da Espaço Energia aborda a questão de acesso à energia em regiões isoladas, especificamente no Estado do Tocantins, trazendo contribuições mediante a adoção de técnicas e métodos para auxiliar no planejamento do atendimento a esse tipo de região no país. O segundo artigo investiga a adição de materiais considerados mais sustentáveis, tais como fibras de coco e sisal, ao concreto na fabricação de postes e cruzetas, diminuindo assim o consumo de cimento. O terceiro artigo também aborda o uso de materiais


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compósitos, fibras naturais e resina termoplástica, aplicados no desenvolvimento de caixas de entrada para medidores de energia elétrica, analisando propriedades tais como a resistência à flexão e ao impacto, além de propriedades mecânicas. O quarto artigo aborda riscos regulatórios ao setor de energia elétrica a partir da Lei 12.783/2013, que exerceu significativo impacto sobre as empresas de geração, transmissão e distribuição. O artigo analisa também os impactos da lei sobre a percepção de risco por parte dos investidores. O último artigo desta edição propõe um modelo para a otimização da operação do sistema interligado nacional que considera as regras de comercialização de uma usina eólica e uma pequena central hidrelétrica, com o objetivo de, mediante comparação com o processo convencional de otimização da geração, propor mecanismos para a redução dos riscos econômico e financeiro associados à aleatoriedade dos ventos na produção de energia eólica.

Esperamos que os artigos publicados nesta edição sejam de grande valor para todos os leitores. Gostaria de fazer um agradecimento especial a meu colega Márcio Luís Bloot (“meneer Bloot”), que muito tem colaborado com o periódico e, em especial, nesta edição.

Klaus de Geus Editor-chefe


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Masthead – Issue 20 – April 2014

Editor-in-Chief Klaus de Geus, Dr Advisory Board Edilson Antonio Catapan, Dr Frederico Reichmann Neto, Dr José Marques Filho, Dr Klaus de Geus, Dr Marcos de Lacerda Pessoa, Dr Noel Massinhan Levy, Dr Ruy Fernando Sant’Ana, Dr Thulio Cicero Guimarães Pereira, Dr Editorial Board Alexandre Rasi Aoki, Dr – Lactec – Brasil Aloisio Leoni Schmid, Dr – UFPR – Brasil Ana Lúcia Rodrigues da Silva, Dr – Sinerconsult – Brasil Arion Zandoná FIlho, Dr – UTP – Brasil Bill Jorge Costa, Dr – Tecpar – Brasil Carlos Cruz, Dr – UTFPR – Brasil Carlos Rufín, Dr – Suffolk University – Estados Unidos Celeste Amorim Varum, Dr – Univ. de Aveiro – Portugal Conrado Augustus de Melo, Dr –Unicamp – Brasil Dálcio Roberto dos Reis, Dr – UTFPR – Brasil Djalma Falcão, Dr – UFRJ – Brasil Dorel Soares Ramos, Dr – USP – Brasil Eduardo Dell´Avanzi, Dr – UFPR – Brasil Elizete Lourenço, Dr – UFPR – Brasil Gilberto De Martino Jannuzzi, Dr – Unicamp – Brasil Hélio Pedrini, Dr – Unicamp – Brasil Humberto Varum, Dr – Universidade de Aveiro – Portugal Joaquim Eloir Rocha, Dr – UTFPR – Brasil José Soares Coutinho Filho, Dr – UTP – Brasil Keiko Verônica Ono Fonseca, Dr – UTFPR – Brasil Kleber Franke Portella Dr – Lactec – Brasil Lineu Belico dos Reis, Dr – USP – Brasil Marcelo Rodrigues Bessa, Dr – Lactec / UFPR – Brasil Marco Delgado, Dr – ABRADEE – Brasil Marcos Antônio Marino, Dr – UFPR – Brasil Maria Cristina Borba Braga, Dr – UFPR – Brasil Maria do Carmo Duarte Freitas, Dr – UFPR – Brasil Maurício Pereira Cantão, Dr – UTP – Brasil Nelson Kagan, Dr – USP – Brasil Osíris Canciglieri Junior, Dr – PUC-PR – Brasil Paulo Silva, Dr – Universidade de Aveiro – Portugal Roberto Ziller, Dr – Stadt München – Alemanha Sergio Scheer, Dr – UFPR – Brasil Sérgio Fernando Tavares, Dr – UFPR – Brasil Silvia Galvão de Souza Cervantes, Dr – UEL – Brasil Sinclair Mallet Guy Guerra , Dr – UFABC – Brasil Udo Fritzke Júnior, Dr – PUC-MG – Brasil Valma Martins Barbosa, Dr – UTFPR – Brasil Vitoldo Swinka Filho, Dr – Lactec – Brasil Walmor Cardoso Godoi, Dr – UTFPR – Brasil Technology Innovation Committee Alexandre Augusto Angelo de Souza Ana Maria Antunes Guimarães

Antonio Carlos Wulf Pereira de Melo Cleverson Luiz da Silva Pinto Fernando Antonio Gruppelli Junior Franklin Kelly Miguel João Marcos Lima Júlio Shigeaki Omori Márcio Luís Bloot Murilo Lacerda Barddal Robson Luiz Schiefler e Silva Sérgio Moreira da Anunciação Sonia Maria Capraro Alcântara Collaborators of this issue Elisangela Andrade Angelo – Copel – Brasil Fernando Almeida Prado Junior – Sinerconsult – Brasil João Batista Floriano – UTFPR – Brasil Juliani Chico Piai – UEL – Brasil Odilon Luís Tortelli – UFPR – Brasil Paulo Silva – Universidade de Aveiro – Portugal Reviewing and Copyediting Klaus de Geus Ladier Gluck Spercoski Computational infrastructure Flávio Milsztajn Journalist Andrea Martins Bordinhão

Copel – Companhia Paranaense de Energia

Lindolfo Zimmer Diretor Presidente

Marcos Domakoski Diretor de Gestão Empresarial

Antonio Sergio de Souza Guetter Diretor de Finanças e de Relações com Investidores

Denise Campanholo Busetti Sabbag Diretora de Relações Institucionais

Jonel Nazareno Iurk Diretor de Desenvolvimento de Negócios

Sérgio Luiz Lamy Diretor Presidente da Copel Geração e Transmissão S.A.

Vlademir Santo Daleffe Diretor Presidente da Copel Distribuição S.A.

Adir Hannouche Diretor Presidente da Copel Telecomunicações S.A.

Luiz Antonio Leprevost Diretor Presidente da Copel Renováveis S.A.

Julio Jacob Junior Diretor Presidente da Copel Participações S.A.

http://www.copel.com/pagcopel.nsf/docs/DFB4AEE98C88DB3003256F80004FDBF1?OpenDocument

http://www.copel.com/pagcopel.nsf/docs/155F2CA18614B19603256F80004FACEF?OpenDocument

http://www.copel.com/pagcopel.nsf/docs/C98EA87BCE41D32F03256F80004FE949?OpenDocument


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Table of Contents – Issue 20 – April 2014

Access to electrical energy in the geographic region of Jalapão, Tocantins, Brazil Acesso à energia elétrica na microrregião geográfica do Jalapão, Tocantins, Brasil

1

Performance of concrete poles with organic and photocatalytic additions Desempenho de postes de concreto com adições orgânicas e fotocatalíticas

18

Performance assessment and industrial parameter settings for manufacturing boxes for electric energy metres with sisal fibre and polypropylene composites Investigação de desempenho e ajustes de parâmetros industriais para a fabricação de caixas de medidor de energia elétrica com compósitos de polipropileno e fibras de sisal

25

Regulatory risk premium in the calculation of WACC for tariff revisions in the electricity sector: impacts on the perception of market risk under Brazilian law 12783/2013 Prêmio de risco regulatório no cálculo do WACC para as revisões tarifárias do setor de energia elétrica: impactos sobre a percepção de risco do mercado à luz da lei 12.783/2013

35

Operation optimization aiming business on wind farms and small hydro power plants Otimização da operação voltada ao negócio de usinas eólicas e pequenas centrais hidrelétricas

46


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Access to electrical energy in the geographic region of Jalapão, Tocantins, Brazil

Acesso à energia elétrica na microrregião geográfica do Jalapão, Tocantins, Brasil

Julia Celia Mercedes Strauch1

Cesar Ajara1

Paulo C. P Menezes2

Cosme Marcelo Furtado Passos da Silva3

1Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

[email protected] [email protected]

2Centro de Pesquisas de Energia Elétrica

[email protected]

3Fundação Oswaldo Cruz

[email protected]

Abstract: The electricity supply in isolated communities in the state of Tocantins is one of the biggest challenges that must be faced to guarantee the integration of federal social programmes. This paper investigates the degree of influence of the total amount of permanent private households with electric supply over the total monthly incoming of households at the geographic region of Jalapão. The operational base sector from the 2010 Census is used as observation unit as well as regression techniques in order to create a methodology for contributing to the electricity supply planning in remote regions of Brazil. The achieved model shows a strong correlation between energy supply and high income levels in the geographic sectors. This paper proposes a methodology to aid the decision making process concerning efforts in policies for the universal access of energy in isolated areas.

Keywords: Regression techniques, electrical energy access, Tocantins.

Resumo: No estado do Tocantins, o atendimento de energia elétrica a comunidades isoladas figura como um dos maiores desafios a serem vencidos para atingir a integração dos programas sociais do governo federal. Este trabalho

efetua um estudo na microrregião do Jalapão investigando o grau de influência que pode ter o total de domicílios particulares permanentes com energia elétrica sobre o total do rendimento nominal mensal das pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes. Para tanto, adota-se o setor da base operacional do Censo Demográfico de 2010 como unidade de observação e utilizam-se técnicas de regressão como ferramentas básicas na construção de uma metodologia que seja capaz de subsidiar o planejamento do atendimento de energia elétrica em regiões isoladas do Brasil. No modelo obtido, quanto mais próximo das áreas com energia elétrica, maior a renda nos setores. Desse modo, este trabalho busca contribuir com uma metodologia para subsidiar a decisão de se investir em políticas de universalização do acesso à energia elétrica em áreas isoladas.

Palavras-chave: Técnicas de regressão, energia elétrica, Tocantins.

1 Introdução

O Ministério de Minas e Energia [1] por meio dos dados censitários de 2000, constatou que as áreas com menor Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) estavam nas regiões com menores taxas de atendimento de energia elétrica. A falta de eletricidade contribui para a precarização das condições de vida, uma vez que implica dificuldades quanto à qualidade de serviço de saúde, de abastecimento de água, de educação, além de acesso limitado a informações e interferência em atividades econômicas e de subsistência, por dificultar o acondicionamento adequado de bens perecíveis e seu beneficiamento. Assim, o inadequado acondicionamento de medicamentos e vacinas e a baixa produtividade agrícola ilustram situações de precariedade relacionadas à utilização de algumas formas de energia [2].

Partindo do entendimento de que o acesso à energia elétrica constitui um vetor de desenvolvimento social e econômico que pode contribuir para a redução da pobreza e o aumento da renda familiar, o governo brasileiro, visando a reduzir as desigualdades sociais, implementou o Programa Luz para Todos (LpT) por meio do Decreto n° 4.873/2003, estabelecendo recursos setoriais para seu financiamento [3].

O sucesso desse programa é comprovado nos dados do Censo de 2010, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que mostram que o serviço de energia elétrica foi o que apresentou a maior cobertura, atingindo 97,8% dos domicílios brasileiros. Nas áreas urbanas esse percentual chega a 99,1% e na área rural atinge 89,7%. Entretanto, o mapa da exclusão elétrica no país revela que ainda há 1,3% de domicílios sem energia elétrica, com maior incidência nas áreas rurais do País (7,4%). A situação extrema ainda se apresenta na região Norte, onde 24,1% dos domicílios rurais não possuíam energia elétrica, seguida das áreas rurais do Nordeste (7,4%) e do Centro-Oeste (6,8%) [4].

Na Amazônica Legal, o atendimento a comunidades isoladas figura ainda como um dos maiores desafios a serem


2

vencidos para atingir a universalização, principalmente se levados em conta alguns fatores complicadores, tais como as grandes distâncias, as dificuldades de acesso, o isolamento das populações e a falta de infraestrutura adequada e de mão de obra qualificada. Santos et al. [5] e Menezes et al. [6], por exemplo, abordam as dificuldades encontradas para a internalização do desenvolvimento econômico e social em comunidades isoladas nos estados do Pará e Amazonas. Entretanto, existem outras comunidades isoladas nas regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste do Brasil, em especial nos estados do Acre, Rondônia, Roraima, Amapá, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Bahia, Maranhão e Piauí, onde ainda se encontram áreas em que o acesso à energia elétrica é precário ou inexistente. Tal fato é ilustrado na Figura 1, onde é apresentado um índice de acesso à energia elétrica por companhia distribuidora de energia ou outra fonte. O índice foi calculado no âmbito deste trabalho para todos os setores censitários do Brasil no ano de 2010.

Figura 1: Acesso à energia elétrica por companhia

distribuidora de energia ou outra fonte no Brasil em 2010. Fonte de dados: Censo Demográfico de 2010 [8].

Segundo Ajara [7], a heterogeneidade de áreas presente nos setores urbanos e rurais do país sintetiza um dos grandes desafios enfrentados pelos planejadores e gestores do território. De acordo com esse autor, modelos de desenvolvimento alternativos que consideram a escala local devem ser privilegiados em relação aos modelos vigentes por lidarem melhor com os problemas que afetam as populações nos espaços em que habitam.

Assim, visando a contribuir para a compreensão do acesso à energia elétrica em uma escala mais detalhada, este estudo elegeu como unidade de análise o estado de Tocantins, uma vez que esse estado ainda apresenta extensões territoriais

isoladas, sem acesso à energia elétrica. Criado em 05 de outubro de 1988, por ocasião da promulgação da Nova Constituição Brasileira, esse estado foi instalado em 1º de janeiro de 1989. Situado no centro geográfico do país, limitando-se com os estados do Pará, Maranhão, Piauí, Bahia, Goiás e Mato Grosso, o estado do Tocantins possui duas mesorregiões e oito microrregiões geográficas, conforme apresentado na Figura 2.

Para analisar o acesso à energia elétrica no estado do Tocantins, este estudo criou um índice de atendimento a partir da razão entre domicílios particulares permanentes com energia elétrica e domicílios particulares permanentes, com base nos dados de setores do Censo Demográfico de 2010 [8]. Esse índice gerou o mapa apresentado na Figura 3. Observa-se que a parte central do estado apresenta setores com melhor acesso à energia elétrica enquanto nas regiões próximas às fronteiras com os outros estados figuram áreas isoladas sem acesso ou com acesso precário à energia elétrica, a exemplo das microrregiões do Jalapão e do Rio Formoso. Ao se analisar a distribuição espacial deste indicador, sugere-se, inicialmente, que quanto mais próximo do eixo da BR-153, melhores são os indicadores de atendimento de energia elétrica.

Analisando o estado por microrregião, observa-se ainda que o Jalapão é a microrregião que apresenta a menor população em números absolutos e, também, apresenta o mais baixo índice de atendimento de energia elétrica do estado, conforme apresentado na Tabela 1.

Figura 2: Divisão do estado de Tocantins em meso e microrregiões geográficas definidas pelo IBGE [16].


3

Figura 3: Índice de atendimento de energia elétrica calculado por setor censitário para o ano de 2010. Fonte de dados: [8].

Tabela 1: Índice de atendimento de energia elétrica.

Microrregião Índice Atend.

Quant. setores

População

Araguaína 0,95 356 278.707

Bico do Papagaio 0,91 321 196.367

Dianópolis 0,76 207 118.110

Gurupi 0,92 225 137.217

Jalapão 0,56 135 71.925

Miracema do Tocantins 0,90 235 142.293

Porto Nacional 0,93 419 322.824

Rio Formoso 0,85 217 116.002

Trata-se de uma região com acelerada transformação que pode ser comprovada com a evolução do tamanho da área plantada em km

2 com culturas temporárias, tendo

apresentado um crescimento destacado no período que vai de 1990 a 2009 de 638% [9].

Tabela 2: Evolução da área plantada com culturas temporárias (ha). Fonte: [2]

Microrregião 1990 1995 2000 2005 2009 (%)

Jalapão 21.3 15.6 20.9 143.4 135.9 638

Assim, este trabalho apresenta uma metodologia para auxiliar o planejamento do atendimento de energia elétrica na microrregião do Jalapão, no estado de Tocantins. Para alcançar este objetivo, a metodologia proposta emprega técnicas de regressão para investigar a relação entre o total de rendimento mensal das pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes e o total de domicílios particulares permanentes com energia elétrica proveniente

de companhia distribuidora. O objetivo desta investigação consiste em subsidiar a decisão de investir em políticas de universalização do acesso à energia elétrica em áreas isoladas.

As etapas subsequentes deste trabalho encontram-se estruturadas da seguinte forma: na segunda seção apresenta-se uma caracterização socioeconômica da área de estudo, a microrregião do Jalapão, inserida no contexto estadual; na terceira seção é apresentada a caracterização do atual sistema elétrico no estado do Tocantins; na quarta seção são apresentados os materiais e métodos utilizados; na quinta seção é descrita a análise dos resultados de cada etapa da metodologia empregada; na sexta seção é apresentada uma discussão dos resultados encontrados; e, finalmente, na sétima seção são apresentadas as considerações finais.

2 Área de estudo: microrregião geográfica do Jalapão

A Microrregião do Jalapão compreende uma área de 53.506,61 km², formada por 15 municípios, a saber: Barra do Ouro, Campos Lindos, Centenário, Goiatins, Itacajá, Itapiratins, Lagoa do Tocantins, Lizarda, Mateiros, Novo Acordo, Ponte Alta do Tocantins, Recursolândia, Rio Sono, Santa Tereza do Tocantins e São Félix do Tocantins (Figura 4).

Figura 4: Área de estudo: microrregião geográfica do

Jalapão.

Essa região está inserida na borda centro-oriental do Estado de Tocantins, cuja centralidade urbana de maior expressão é exercida pelas cidades de Araguaína, Guaraí e Palmas [10]. Na Microrregião do Jalapão, os municípios mais ao norte,


4

Campos Lindos e Barra do Ouro, apresentam uma ligação mais forte com Araguaína; os municípios localizados mais ao centro da microrregião, como por exemplo, Recursolândia e Centenário, têm uma ligação mais forte com Guaraí; já os municípios mais ao sul, como Mateiros, São Felix do Tocantins e Lizarda são fortemente polarizados por Palmas, capital do estado. Esta última é a cidade mais populosa do Tocantins concentrando 228.332 habitantes que representam 16,05 % da população do estado.

No Censo Demográfico realizado em 2010, Tocantins apresentou uma taxa geométrica de crescimento anual de 1,80% ao ano, com 1.383.445 habitantes. Na Tabela 3 são apresentados os dados de população para o Tocantins desde sua instalação, demostrando que em 20 anos, a população do estado aumentou 1,5 vezes. A densidade demográfica no estado em 2010 é 4,98 hab/km². Além de Palmas, destacaram-se em crescimento populacional os municípios de Araguaína (150.484 hab.); Gurupi (76.755 hab.); Porto Nacional (49.146 hab.); Paraíso do Tocantins (44.417 hab.) e Colinas do Tocantins (30.838 hab.). O Censo Demográfico realizado em 2010 registrou ainda que as 1.383.445 pessoas residem em 398.280 domicílios distribuídos [3]. Dessa população, 1.090.106 habitantes, representando no estado 78,7%, vivem na área urbana, e 293.339 habitantes, representando 21,3%, vivem na área rural.

Tabela 3: População total residente do estado do Tocantins de 1991 a 2010. Fonte: [3].

Censos 1991 2000 2010

População Total 918.400 1.157.690 1.383.445

Quanto à microrregião do Jalapão, a população urbana responde por 3,7% em relação à população do estado, enquanto a população rural por 10,6% da população do Tocantins. A maioria dos municípios da microrregião registrou, em 2010, menos de 5.000 habitantes, sendo os mais populosos Goiatins (12.064 hab.) e Campos Lindos (8.139 hab.), conforme ilustrado na Tabela 4. A densidade demográfica na microrregião é baixa, pois a maioria dos municípios apresentam também grandes extensões territoriais, exceto Santa Tereza do Tocantins, Lagoa do Tocantins e Barra do Ouro, que apresentam as maiores densidades demográficas, de 4,67, 3,87 e 3,73 habitantes/km

2, respectivamente. Os municípios que

apresentam os menores números de domicílios são Mateiros (726), São Felix do Tocantins(770) e Centenário (937).

A maior parte dos municípios apresenta um percentual maior da população urbana, exceto Rio do Sono (38,5%) e Goiatins (41,0%), conforme ilustrado na Tabela 5. Todos os municípios apresentam um equilíbrio entre homens e mulheres com uma razão de sexo próxima a 1 e entre 60% e 70% da população alfabetizada.

A microrregião do Jalapão tem como atividades econômicas o extrativismo, a lavoura e a pecuária. Em sua extensão encontram-se uma Estação Ecológica (ESEC) do bioma Cerrado, criada pelo Decreto s/nº de 27 de setembro de 2001, denominada Serra Geral do Tocantins com uma área de 707.078,75 ha e uma área indígena, denominada

Kraolândia, com cinco aldeias indígenas, a saber: Aldeia Indígena Lagoinha, Aldeia Indígena Morro do Boi, Aldeia Indígena Santa Cruz, Aldeia Indígena Cachoeira e Aldeia Indígena Pedra Branca (Figura 5).

Tabela 4: Dados populacionais em 2010 para a microrregião geográfica do Jalapão.

Nome Pop. Área Km2

Dens. Demog.

Dom.

Barra do Ouro 4.123 1.106,345 3,73 1.271

Campos Lindos 8.139 3.240,177 2,51 2.445

Centenário 2.566 1.954,699 1,31 937

Goiatins 12.064 6.408,602 1,88 3.846

Itacajá 7.104 3.051,360 2,33 2.242

Itapiratins 3.532 1.243,961 2,84 1.274

Lagoa do Tocantins 3.525 911,342 3,87 1.127

Lizarda 3.725 5.723,234 0,65 1.343

Mateiros 2.223 9.681,459 0,23 726

Novo Acordo 3.762 2.674,682 1,41 1.351

Ponte Alta do Tocantins 7.180 6.491,125 1,11 2.575

Recursolândia 3.768 2.216,663 1,70 1.087

Rio Sono 6.254 6.354,367 0,98 2.143

Santa Tereza do Tocantins 2.523 539,912 4,67 859

São Félix do Tocantins 1.437 1.908,678 454 770

Tabela 5: Características populacionais dos municípios da microrregião do Jalapão.

Nome Pop. Urbana

(%)

Pop. Rural.

(%)

Razão de

Sexo

Pop. Alfabeti-zada (%)

Barra do Ouro 53,0 47,0 1.138 69,2

Campos Lindos 59,2 40,8 1.100 67,2

Centenário 58,6 41,4 1.154 65,0

Goiatins 41,0 59,0 1.088 65,3

Itacajá 60,1 39,9 1.106 70,9

Itapiratins 54,2 45,8 1.182 73,6

Lagoa do Tocantins 72,0 28,0 1.080 64,4

Lizarda 69,3 30,7 1.168 68,5

Mateiros 63,7 36,3 1.146 61,6

Novo Acordo 82,0 18,0 1.043 75,3

Ponte Alta do Tocantins 63,1 36,9 1.175 74,1

Recursolândia 52,8 47,2 1.141 61,3

Rio Sono 38,5 61,5 1.175 72,2

Santa Tereza do Tocantins 64,1 35,9 1.131 74,4

São Félix do Tocantins 64,8 35,2 1.154 69,2

A ESEC Serra Geral do Tocantins foi criada com o objetivo de proteger a biodiversidade e as nascentes de importantes bacias hidrográficas brasileiras. Dessa forma, as unidades de conservação localizadas no Jalapão oferecem uma série de serviços ambientais que têm influência direta na produção de alimentos, artesanato, remédios, entre outras inúmeras atividades que contribuem para o desenvolvimento da economia local como, por exemplo, o turismo ecológico (Figura 6). Essa microrregião vem apresentando ao longo dos últimos 20 anos transformações diretamente vinculadas ao setor agrícola, que podem ser comprovadas pela evolução do tamanho da área plantada conforme apresentado anteriormente na Tabela 2. Isto ocorre principalmente na região fronteiriça com a Bahia onde ocorre a expansão da soja no oeste baiano.


5

Figura 5: Áreas especiais na microrregião do Jalapão.

Figura 6: Zoneamento ecológico e econômico do Jalapão.

Tabela 6: Percentual de pessoas de 10 anos ou mais de idade, por classes de rendimento nominal mensal, segundo as mesorregiões, microrregiões, e os municípios do Jalapão - Tocantins – 2010.

Nome Até 1/2 Mais de 1/2 a 1

Mais de 1 a 2

Mais de 2 a 5

Mais de 5 a 10

Mais de 10 a 20

Mais de 20

Sem Rendimento

Mesorregiões do Tocantins

Ocidental do Tocantins 10 27 13 7 2 1 0 39

Oriental do Tocantins 8 24 14 9 4 1 0 39

Microrregiões do Tocantins

Araguaína 8 27 15 8 3 1 0 39

Bico do Papagaio 16 26 9 4 1 0 0 44

Dianópolis 13 27 10 5 2 0 0 44

Gurupi 8 27 16 9 3 1 0 36

Jalapão 17 24 8 4 1 0 0 47

Miracema do Tocantins 12 28 13 6 2 0 0 39

Porto Nacional 5 23 17 12 5 2 1 35

Rio Formoso 8 29 16 7 2 0 0 37

Municípios da Microrregião do Jalapão

Barra do Ouro 18 25 7 3 1 0 0 46

Campos Lindos 18 21 8 3 1 0 0 49

Centenário 18 22 7 4 1 0 0 48

Goiatins 17 22 7 3 1 0 0 51

Itacajá 18 28 8 4 1 0 0 40

Lagoa do Tocantins 17 20 10 2 1 0 0 50

Lizarda 11 19 5 2 0 0 0 63

Mateiros 13 20 13 5 2 0 0 47

Novo Acordo 16 26 10 6 2 0 0 40

Ponte Alta do Tocantins 16 26 10 4 1 0 0 43

Recursolândia 20 19 6 2 1 0 0 52

Rio Sono 13 24 7 3 1 0 0 52

Santa Tereza do Tocantins 14 28 11 6 1 0 0 40

São Félix do Tocantins 11 21 7 4 1 0 0 56


6

No estado do Tocantins observa-se que a maior parte da população não tem rendimento ou recebe de 1/2 a 1 salário mínimo e esta realidade se repete em todas as microrregiões do estado, incluindo municípios da microrregião do Jalapão, conforme ilustrado na Tabela 6.

Analisando mais detalhadamente a microrregião do Jalapão, observa-se na Tabela 7 que os municípios de Campos Lindos e Mateiros apresentam os maiores PIB per capita da região com maiores valores adicionados brutos decorrentes da agricultura. Ressalta-se que o município de Campos Lindos também apresenta os maiores valores adicionados brutos da indústria e de serviço. Na microrregião, os municípios de Barra do Ouro e Goiatins apresentam um equilíbrio entre o valor adicionado bruto da agropecuária e de serviço. Os municípios de Centenário, Itacajá, Lagoa do Tocantins, Lizarda, Ponte Alta do Tocantins, Recursolândia, Rio Sono, Santa Tereza do Tocantins, São Felix do Tocantins apresentam o valor adicionado de serviço maior que o da agropecuária e da indústria. Observando ainda na mesma tabela o valor em reais do rendimento nominal médio mensal per capita dos domicílios particulares permanentes na área urbana e rural, verifica-se que os municípios de Recursolândia e Goiatins apresentam os piores valores enquanto Mateiros e Santa Tereza do Tocantins se apresentam em melhor situação.

Observando-se o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) para os anos de 1991, 2000 e 2010 para o estado e para os municípios da Microrregião do Jalapão observa-se que os municípios melhoraram. O pior município em 1991 era Campos Limpos (0,138) e em 2010 passou a ser Recursolândia (0,5). Todavia, observa-se que ao longo destas décadas os municípios melhoraram, passando a média do estado a estar próxima ao IDHM do Brasil (0.730).

3 Caracterização do sistema elétrico do estado de Tocantins

Atualmente, no Brasil, a principal fonte geradora de energia elétrica é a hidráulica que é responsável por mais de 80% de toda eletricidade consumida no Brasil. A energia hidráulica é uma fonte renovável que resulta da irradiação solar e da energia potencial gravitacional, que provocam a evaporação, condensação e precipitação da água sobre a superfície terrestre [11].

Antes da criação do estado do Tocantins, o fornecimento de energia elétrica à região era feito pelas Centrais Elétricas de Goiás S.A. (CELG). Esse sistema de fornecimento de energia elétrica apresentava fragilidade, com várias interrupções e oscilações ao longo do dia, não parecendo estar interligado eletricamente a outros sistemas regionais [12]. A CELTINS foi criada em agosto de 1989, sendo que em setembro desse mesmo ano, a empresa foi adquirida pelo Grupo Rede Energia por meio de uma concorrência pública, no que foi tido como o primeiro processo de privatização de uma companhia de energia elétrica já realizado no Brasil

1. O

1 http://www.redenergia.com/concessionarias/celtins/

residenciais/a-celtins/historico.aspx

Grupo Rede Energia S. A., em 2012, controlava 50,86% do capital total e 70,00% do capital votante da concessionária.

Desse modo, a CELTINS atualmente é a única distribuidora de energia elétrica do estado do Tocantins, cobrindo uma área de aproximadamente 3,3% do território nacional, cuja extensão abrange 277.621 km

2, beneficiando uma

população estimada em 1,4 milhão de habitantes, distribuídos em 139 municípios, o que corresponde a 499.893 clientes atendidos [12].

Segundo o Relatório da CELTINS de 2012 [12], o mercado no período de 2009 a 2012 apresentou um crescimento médio de 8,4% e um crescimento do mercado consumidor de 6,5%, motivado principalmente pelo bom desempenho das classes residencial e comercial. Segundo o relatório, as classes de consumo que apresentaram maior desempenho no ano de 2012 são:

Residencial - responsável por 38,4% do consumo total da energia fornecida, apresentando um crescimento de 10,3% em relação ao ano anterior, correspondendo a 77,9% da base de clientes da CELTINS;

Comercial - responsável por 20,1% do consumo total de energia fornecida, apresentando um crescimento de 6,6% em relação ao ano anterior devido ao bom desempenho do setor de telefonia, serviços comerciais, estabelecimentos de ensino particulares, supermercados e hospedagem;

Rural - obteve um crescimento em relação ao ano anterior de 9,1%, motivado, principalmente, pelo aumento significativo do consumo residencial rural, agropecuário e serviço de bombeamento de água para irrigação; e

Pública - responsável por 17,7% do consumo total de energia fornecida em 2012 e obteve um crescimento de 3,2%, menor que o apresentado no ano anterior devido principalmente à finalização do Programa RELUZ.

Ainda segundo o relatório da CELTINS, o crescimento apresentado por esta última classe foi motivado pelos serviços públicos municipais, estaduais e federais que cresceram 8,8%, representando um total de 74% do consumo do poder público. Outro fator importante foi o serviço público de água e esgoto que apresentou crescimento de 6,7% devido a investimentos na expansão do atendimento pelo sistema de esgoto e abastecimento.

A CELTINS, além de atuar na distribuição de energia, tem investido a fim de ampliar a oferta em Pequenas Centrais Hidrelétricas (PCH), localizadas no interior do estado, e ao mesmo tempo construir linhas de transmissão e de distribuição urbana e rural (Figura 7), modernizando e ampliando várias subestações de modo a reestruturar o sistema elétrico da região. Essas obras foram e ainda são fundamentais para acompanhar o ritmo de desenvolvimento do estado, com várias atividades de construções civis e obras de infraestrutura.


7

Tabela 7: PIB e Valor adicionado bruto (VAB) da agropecuária, indústria e serviço e rendimento nominal médio mensal per capita dos domicílios particulares permanentes na área urbana e rural dos Municípios da Microrregião do Jalapão e IDHM de 1990, 2000 e 2010.

Municípios PIB per capita VAB da Agropecuária

VAB da Indústria

VAB de Serviço

Urbana Rural IDHM 1991

IDHM 2000

IDHM 2010

Brasil 0,730

Tocantins 0,369 0,525 0,699

Barra do Ouro 7.872,75 13.831 2.905 14.780 383,50 249,30 0,170 0,360 0,603

Campos Lindos 30.233,75 115.625 32.736 78.246 410,76 218,09 0,138 0,343 0,544

Centenário 7.196,35 5.725 2.014 10.374 423,13 169,92 0,209 0,407 0,569

Goiatins 8.688,96 49.040 8.390 45.350 374,54 218,84 0,264 0,347 0,576

Itacajá 8.033,53 21.014 5.335 28.991 489,65 348,38 0,311 0,426 0,612

Lagoa do Tocantins 5.788,58 4.180 2.740 12.981 337,01 247,98 0,224 0,317 0,579

Lizarda 5.462,33 3.719 2.754 13.467 296,25 382,06 0,306 0,388 0,570

Mateiros 31.761,27 52.759 2.396 14.45 498,83 386,07 0,147 0,281 0,607

Novo Acordo 6.479,84 3.897 4.688 15.178 459,40 354,32 0,329 0,473 0,639

Ponte Alta do Tocantins 7.002,29 15.341 6.209 27.174 424,40 246,16 0,320 0,461 0,624

Recursolândia 6.542,75 6.628 2.779 14.628 311,86 90,29 0,148 0,330 0,500

Rio Sono 5.767,32 9.376 3.928 21.705 498,73 219,09 0,284 0,363 0,600

Santa Tereza do Tocantins 7.967,84 5.487 3.192 10.507 523,37 355,14 0,333 0,479 0,662

São Félix do Tocantins 6.212,80 1.429 1.239 6.125 434,19 194,20 0,294 0,419 0,574

No entanto, grande parte da energia consumida pelo sistema da CELTINS é fornecida por meio das subestações da Eletronorte localizadas em Miracema do Tocantins, em Porto Franco (MA) e em Imperatriz (MA), além da Usina Hidrelétrica de Peixe Angical e da subestação da CELG localizada entre os municípios de Peixe, São Salvador do Tocantins e Paranã, na região Sul do estado do Tocantins.

4 Materiais e métodos

A proposta metodológica deste trabalho se baseia na utilização dos modelos de regressão linear de correlação. A regressão e a correlação são técnicas utilizadas para estimar uma relação ou associação que possa existir na população ou amostra trabalhada entre atributos numéricos (variáveis) das unidades de observação. Esta metodologia compreende a análise de dados amostrais para inferir se e como duas ou mais variáveis estão relacionadas umas às outras numa população [13]. Com a aplicação do modelo de regressão, pretende-se avaliar o grau de influência que pode ter a variável explicativa ou dependente sobre a variável resposta.

4.1 Materiais

A fonte de dados utilizadas neste trabalho foi o CENSO 2010 tendo como unidade territorial de análise os setores censitários da Microrregião do Jalapão, no estado de Tocantins. As variáveis utilizadas estão apresentadas no Quadro 1.

Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizados para a avaliação dos dados e geração dos modelos o IBM SPSS versão 19, o MS Excel 2007 e os aplicativos de software de geoprocessamento GEODA e ARCGIS v. 10.1.

Figura 7: Sistema elétrico do estado de Tocantins.


8

Quadro 1: Variáveis utilizadas do Censo 2010.

Variável Descrição CodSetor Código do setor censitário

Situação Código de situação do setor censitário

V002 Domicílios particulares permanentes

V043 Domicílios particulares permanentes com energia elétrica

V044 Domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia distribuidora

V045 Domicílios particulares permanentes com energia elétrica de outras fontes

V2002 Total do rendimento nominal mensal dos domicílios particulares

V2003 Total do rendimento nominal mensal dos domicílios particulares permanentes

4.2 Modelo

Neste trabalho, com a aplicação do modelo de regressão pretende-se avaliar o grau de influência que pode ter o total de domicílios particulares permanentes com energia elétrica (variável dependente) sobre o total do rendimento nominal mensal das pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes (variável resposta). Esta análise busca verificar a existência de uma correlação espacial entre a exigência de energia elétrica no domicilio e a renda gerada em um setor censitário. Desta forma o modelo proposto é:

ToRenda = ToDomEE.X + B Onde:

ToRenda = Total de rendimento mensal das pessoas responsáveis por domicílios particulares permanentes no setor censitário (V2003); ToDomEE = Total de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia distribuidora no setor censitário (V043).

4.3 Etapas

A modelagem regressiva para dados espaciais requer um conjunto de atividades que foram divididas em etapas. Após aquisição dos dados é efetuada uma análise exploratória englobando a construção de histogramas, boxplots e do gráfico de dispersão da variável resposta em função da variável regressora. A etapa seguinte consiste em uma análise da autocorrelação dos dados. A seguir é realizada uma modelagem de regressão linear simples (MLRS) com análise dos parâmetros e dos resíduos, verificando a necessidade de realizar novos ajustes no modelo de forma a tratar o modelo regressivo considerando o espaço. Assim, em caso de rejeição do modelo inicial, será formulado um novo modelo ajustado às dificuldades que porventura sejam apresentadas.

5 Análise dos resultados

A Microrregião do Jalapão, no Censo de 2010, possui 135 setores censitários, urbanos e rurais. Na análise exploratória não foram detectados valores faltantes (“missing values”). Entretanto, a variável “total da renda no setor (VAR2003)” apresentou dois valores discrepantes, mas não foram

considerados outliers (Figura 8.b), por se tratar de setores urbanos nos municípios de Itacajá e Rio do Sono que se enquadram na Tabela 7 como municípios que apresentam valor adicionado bruto de serviço maior que da agropecuária e da indústria. Para as variáveis dependente (V2003) e explicativa (V043) foram calculadas as seguintes estatísticas descritivas, que estão apresentadas no Quadro 2: média, erro padrão, mediana, desvio padrão, variância da amostra, curtose e assimetria.

Quadro 2: Análise descritiva.

Estatísticas ToDomEE V043 (X)

ToRenda V2003 (Y)

Média 103,94 132.330,84

Erro padrão 9,29 11.194,42

Mediana 57,00 76309,00

Desvio padrão 107,99 130.067,41

Variância 11663,55 16.917.531.144,11

Curtose -0,258 0,361

Assimetria ,932 1,120

Mínimo 0 0

Máximo 406 534.664

Observa-se, no Quadro 2, que os dados da variável total de domicílios do setor censitário com energia elétrica apresentam uma média de 103,94, variância de 11.663,549 e um desvio padrão de 107,998. Quanto à variável total de renda nos setores censitários, observa-se uma média de 132.3330,84, variância de 16.917.531.144,11, e um desvio padrão de 11.194,420. A partir da análise do mínimo e máximo, verifica-se que há uma grande variação no total da renda dos setores censitários. Na Figuras 8.a e 8.b são apresentados os boxplots destas variáveis onde se observa que elas apresentam escalas distintas e distribuições dos dados próximas da normal, porém assimétrica à direita, uma vez que a linha que representa a mediana se encontra mais próximo do primeiro quartil.

No diagrama de dispersão em destaque na Figura 9, observa-se que o aumento do número de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia distribuidora (V043) é acompanhado por um acréscimo no total de renda gerado em um setor censitário (V2003).


9

(a)

(b)

Figura 8: Boxplots das variáveis. (a) Total de domicílios particulares

permanentes com energia elétrica de Cia. distribuidora (V043). (b) Total de rendimento mensal dos responsáveis por domicílios

particulares (V2003).

Figura 9: Scatterplot das variáveis.

Calculando o coeficiente de correlação de Pearson (R), que mede a relação linear entre as duas variáveis, obtém-se 0,898, o que indica uma relação forte positiva ou direta. Assim espera-se que nos domicílios particulares permanentes com energia elétrica apresentem um maior rendimento nominal mensal total dos domicílios. Tendo em vista essa relação entre as variáveis, é possível propor o ajuste de uma regressão linear simples.

Para análise da autocorrelação espacial dos dados empregou-se a estatística de Moran. Essa estatística, para estimar a variabilidade espacial das observações de área, emprega um critério de vizinhança representada por uma matriz denominada de matriz de proximidade espacial ou de matriz de vizinhança. Neste trabalho o critério de vizinhança utilizado foi a conectividade dos setores censitários. Tendo em vista os setores urbanos serem diminutos em relação ao tamanho dos setores rurais, foi efetuada uma análise do histograma das somas das linhas da matriz de vizinhança, também denominado de histograma de conectividade, com o objetivo de detectar comportamentos estranhos na distribuição que possam afetar a autocorrelação espacial e as especificações da regressão espacial. Nesta análise dois aspectos em particular merecem atenção: um deles é a ocorrência de ilhas, ou observações desconectadas, o outro a ocorrência de uma distribuição bimodal, com alguns lugares com muitos e outros com poucos vizinhos.

A análise do histograma de conectividade das unidades espaciais, ilustrada na Figura 10, mostra que 97 elementos possuem de 2 e 6 vizinhos (71% do total), chegando a atingir um máximo de 21 vizinhos em uma unidade espacial. Nesta amostra, devido à continuidade natural dos dados, não ocorreram registros ilhas.

0

V0

43

420

400

380

360

340

320

300

280

260

240

220

200

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

-20

0

V2

00

3

560.000

540.000

520.000

500.000

480.000

460.000

440.000

420.000

400.000

380.000

360.000

340.000

320.000

300.000

280.000

260.000

240.000

220.000

200.000

180.000

160.000

140.000

120.000

100.000

80.000

60.000

40.000

20.000

0

-20.000

V043 x V2003400350300250200150100500

500.000

450.000

400.000

350.000

300.000

250.000

200.000

150.000

100.000

50.000

0

V043

V2003

V044

V2002

V045

V045

V2002

V044

V2003


10

Figura 10: Histograma de conectividade para os setores censitários.

A seguir calculou-se o índice global de Moran para as variáveis V043 e V02003 utilizando os dados do censo de 2010 para o conjunto de 135 setores censitários do Jalapão utilizando 999 permutações e um teste de pseudossignificância. Para a variável total de domicílios do setor censitário com energia elétrica foi encontrada uma autocorrelação espacial expressa pelo índice global de Moran com o valor de 0,722 com nível de significância de 99,9%. Para a variável total de renda nos setores censitários foi encontrado um índice global de Moran de 0754, também revelando uma autocorrelação espacial positiva com nível de significância 99,9%, conforme apresentado no Quadro 3. Assim, verifica-se que as duas variáveis apresentam autocorrelação espacial, inviabilizando a hipótese nula de ausência de independência espacial para as duas variáveis.

Quadro 3: Correlação espacial.

Índice de Moran z-score: p-value:

Variável V043 0,722098 7,920119 0,000000

Variável V2003 0,753882 8,283371 0,000000

Para se examinarem padrões de autocorrelação espacial numa escala de maior detalhe, verifica-se a hipótese de estacionariedade do processo localmente. A hipótese implícita do cálculo do índice de Moran é a estacionariedade de primeira e segunda ordens, e o índice perde sua validade ao ser calculado para dados não estacionários. Quando existir não-estacionariedade de primeira ordem (tendência), os vizinhos tenderão a ter valores mais parecidos que áreas distantes, pois cada valor é comparado à média global, inflacionando o índice. Da mesma forma, se a variância não é constante, nos locais de maior variância o índice será mais baixo, e vice-versa. Quando o dado é não-estacionário, a função de autocorrelação continua decaindo mesmo após ultrapassar a distância onde há influências locais. Para tanto, é preciso utilizar indicadores de associação espacial que possam ser associados às diferentes localizações de uma variável distribuída espacialmente. Essa metodologia utiliza o Índice local de Moran (LISA) para encontrar a correlação espacial dessas áreas. Por se tratar de um indicador local, tem-se um valor específico de correlação para cada área, permitindo assim a identificação de clusters

de áreas e outliers. Para este trabalho utilizaram-se como parâmetros para o Índice de Moran Local 999 permutações.

Na análise do box map cada setor é classificado conforme sua com relação aos valores de Z e Wz em um gráfico de dispersão dividido em quadrantes (Q1, Q2, Q3 e Q4), denominado de gráfico de espalhamento de Moran, separando assim os setores em grupos quanto aos valores encontrados para as variáveis analisadas. Ao se analisar os mapas das Figuras 11 e 12, verifica-se que as duas variáveis apresentam o mesmo comportamento, isto é, que a autocorrelação espacial se manifesta sob duas frentes distintas, em áreas com maiores densidades demográficas e em duas áreas rurais da microrregião. No primeiro agrupamento pertencente ao quadrante Q1 (Alto-alto) encontram-se os setores das áreas urbanizadas do território japalense. Na área rural destacam-se dois grandes grupos: um agrupamento no quadrante Q2 (Baixo-baixo) nos municípios de Goiatins e Itacajá caracterizada como área rural exclusive aglomerado rural e um agrupamento de transição no quadrante Q4 (Baixo-Alto) ao sul no município de Mateiros, que tem a mesma caracterização do agrupamento anterior: área rural exclusive aglomerado rural. Esse comportamento também pode ser explicado pela Figura 13 que apresenta a situação dos setores, e verifica-se que o território japalense é formado por pequenas áreas urbanizadas e grandes áreas de aglomerados rurais.

Figura 11: Box map da variável da V043.

Número de setores contíguos

[2.; 2.95) [3.9; 4.85) [5.8; 6.75) [7.7; 8.65) [9.6; 10.55) [12.45; 13.4) [20.05; 21.]

29

28

27

26

25

24

23

22

21

20

19

18

17

16

15

14

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

0

Estatística Descritiva Contador: 135 Mínimo: 2 Máximo: 21 Média: 5,28

Desvio padrão: 2,859


11

Figura 12: Box map da variável V2003.

Figura 13: Situação dos setores.

Ainda na etapa da análise exploratória espacial, Anselin e Moreno [14] sugerem uma pré-análise dos dados por meio da construção de modelos de superfícies para verificar se há tendência espacial dos dados. Esses modelos consistem em cruzar as variáveis explicativas com as coordenadas x e y das observações. Dessa forma, neste trabalho foram considerados tanto uma tendência linear, onde x e y são variáveis explicativas, como uma tendência quadrática, onde x, y, x

2, y

2, xy são variáveis explicativas, descritas nos

seguintes modelos:

Superfície linear:

Superfície quadrática:

ToRenda = Ax + By +C

ToRenda = Ax + By +Cx2 + Dy

2 +Exy + F

Como resultado desta análise foram geradas as superfícies de tendências linear e quadrática apresentadas nas Figuras 14 e 15, que podem ser comparadas ao mapa de distribuição de renda com a legenda atribuída pelo critério de quebras naturais apresentados na Figura 16.

Assim, na análise das superfícies geradas, verifica-se que a superfície linear indica um aumento da renda (V2003) de leste para oeste (Figura 14), consequência da maior proximidade do eixo da rodovia Belém-Brasília. Na superfície quadrática verifica-se que as maiores rendas estão localizadas nos extremos NE, SE, SO e SE da microrregião do Jalapão (Figura 15) e muito próximo da distribuição da renda por quebras naturais ilustradas na Figura 16.

A maior renda verificada na direção leste, conforme ilustrado na Figura 14, também pode ser explicada pela proximidade da capital do estado, município de Palmas. As demais são explicadas pela proximidade de municípios de outros estados que têm suas fronteiras agrícolas expandidas pelo cultivo da soja. Estas análises vão também ao encontro do índice de atendimento de energia elétrica por setor para o ano de 2010 na microrregião do Jalapão, apresentada na Figura 3 deste trabalho, sugerindo uma possível correlação entre renda e penetração do acesso à energia elétrica.


12

Figura 14: Superfície estimada de primeira ordem da renda na microrregião do Jalapão.

Figura 15: Superfície estimada de segunda ordem da renda na microrregião do Jalapão.

Figura 16: Distribuição da renda por quebras naturais para a

microrregião do Jalapão.

Na regressão linear simples obtém-se a equação 1, com um coeficiente de determinação (R

2) encontrado para a base da

dados de 0,8059.

ToRenda = 1081,18*ToDomEE + 19.951,890 (1)

R2 expressa a quantidade da variabilidade nos dados

explicada pelo modelo de regressão, isto é, 80% da renda total do setor é explicada pelo acesso à energia elétrica. Além do coeficiente de determinação, ao se analisar o resultado de uma regressão linear, é importante analisar algumas estatísticas complementares. Uma das medidas que deve ser levada em consideração é a Estatística-t. Esta medida serve para determinar a importância de um coeficiente individual no modelo de regressão e é calculada pelo coeficiente de regressão da variável independente dividida pelo seu erro padrão. Se a Estatística-t é superior a 2, conclui-se geralmente que a variável em questão tem um impacto significativo sobre a variável dependente. Uma segunda medida relevante que deve ser observada ao se analisar o resultado de uma regressão linear é a Estatística-F, também conhecida como F0, que oferece uma indicação da falta de ajuste dos dados para os valores estimados da regressão. Esta estatística indica se existe uma conexão entre a variável independente e a variável dependente. Valores muito altos indicam grandes conexões entre as variáveis estudadas. Uma terceira medida é a estatística Akaike info criteria (AIC) que descreve a excelência do ajuste de um modelo estatístico estimado e é fundamentada no conceito de entropia, oferecendo uma medida relativa da informação perdida quando um determinado modelo é usado para descrever a realidade e pode ser utilizada para descrever o trade off entre viés e variância do modelo de


13

construção, ou da precisão e da complexidade do modelo. A quarta e última medida é o critério de Schwarz que também tem sido amplamente utilizado na identificação do modelo de séries temporais e regressão linear, e pode ser amplamente aplicado a qualquer conjunto de máxima verossimilhança com base em modelos. No entanto, convém notar que, em muitas aplicações, esta medida simplesmente reduz a probabilidade da máxima seleção, pois o número de parâmetros é igual para os modelos de interesse. No Quadro 4 são apresentados os valores obtidos para cada uma das medidas estatísticas citadas acima.

Quadro 4: Medidas da Regressão.

Medida Valor Prob.

Estatística-T 2,89 0,00

Estatística-F 552,285 0,00

Probabilidade de Log -1.670,12

AIC 3.344,25

Critério de Schwarz 3.350,06

A partir das medidas apresentadas no Quadro 4, conclui-se que há conexões entre as variáveis explicativa e dependente e que a variável independente tem um impacto significativo na variável dependente. Nos mapas das Figuras 17 e 18 estão representados os valores estimados da renda e o resíduo do modelo para a microrregião do Jalapão, respectivamente. Cabe ressaltar ainda a semelhança na distribuição espacial dos valores estimados ilustrada na Figura 17 e o mapa por quebras naturais apresentados na Figura 16.

A partir da análise dos resíduos, pode-se legitimar o ajuste do modelo de regressão linear simples como satisfatório para explicar o aumento da renda em função do aumento do número de domicílios nos setores censitários. Na Figura 19, é possível observar a aproximação da distribuição dos resíduos (descritos por intervalos) à curva Normal.

Com o intuito de verificar a possibilidade de admitir que os resíduos apresentem uma distribuição normal, optou-se por se realizar um teste de normalidade. Para esta comprovação utilizou-se o teste de Jarque-Bera [15]. Este teste mensura a diferença entre a assimetria e a curtose da série com relação àquelas da distribuição normal. Sob a hipótese nula (H0) de distribuição normal dos resíduos, a estatística Jarque-Bera (JB) é distribuída como uma distribuição Qui-Quadrado com dois graus de liberdade. Para os dados em análise, foi obtido um índice JB=81,57, com p-valor=0,00, que aceita a hipótese nula.

Figura 17: Renda Estimada na microrregião do Jalapão.

Figura 18: Resíduo do modelo estimado para a renda na microrregião do Jalapão.


14

Figura 19: Histograma da distribuição dos resíduos padronizados.

A seguir foram analisados os pressupostos do modelo a serem satisfeitos: a multicolinearidade, a heterocedasticidade e a dependência espacial. Na análise da multicolinearidade das variáveis é verificado se a variável dependente está muito correlacionada e fornece informações insuficientes em separado. Esta análise não é um teste estatístico, por si só, mas um diagnóstico que sugere problemas com a estabilidade dos resultados da regressão devido à multicolinearidade. Tipicamente, um índice com mais de 30 é sugestivo de problemas. Cabe ressaltar que o índice encontrado para a condição de multicolinearidade foi 2,36, o que, segundo Anselin [14], não sugere problema no modelo.

Na análise da ausência de heterocedasticidade nos dados foram aplicados alguns testes, entre eles o de Breusch-Pagan e o teste de Koenker-Bassett. O teste de Breusch-Pagan é utilizado para mensurar a estrutura de variância dos resíduos da regressão clássica por mínimos quadrados, e se aplica para avaliação de sua homocedasticidade, sendo considerado um teste assintótico com distribuição de χ2. Este teste pressupõe que existe uma relação linear entre o quadrado dos resíduos padronizados e as variáveis explicativas do modelo. Calcula-se o estimador q, após a estimação dos parâmetros do modelo, dividindo-se a soma dos quadrados explicada por dois. Este segue a distribuição de χ2, com p-1 graus de liberdade. A seguir, verifica-se se q>χ2p-1. Caso afirmativo, rejeita-se a hipótese de homoscedasticidade.

Para todos os testes, considerou-se como hipótese nula a existência do problema em questão, e convencionou-se como nível de significância 0,05. Assim, para aceitar a hipótese nula, a probabilidade do valor observado de cada teste deve ser maior do que a do valor crítico, na distribuição de probabilidades na ausência do problema, o que, neste trabalho, implica probabilidade menor do que 0,05. Esta afirmação é corroborada pelos índices obtidos pelos dados nos três testes de heterocedascidade realizados e apresentados no Quadro 5.

Para diagnóstico da dependência espacial dos resíduos foi utilizada a estatística de Moran e os testes do multiplicador de Lagrange (LM). A estatística de Moran resulta da regressão dos resíduos contra sua defasagem espacial, de modo que é um teste descritivo e, portanto, indicativo da possibilidade de autocorrelação dos resíduos. De acordo com Anselin [14], esse teste é mais indicado para detectar problema de especificação do modelo, mas não serve para indicar qual seria a melhor especificação alternativa.

Quadro 5: Teste de Heterocedascidade. Teste Grau de Liberdade Valor Prob.

Breusch-Pagan 1 53.76 0,000

Koenker-Basset 1 19.47 0,000

White 2 20,79 0,000


15

Figura 20: Critério de decisão usado na escolha do modelo. Fonte: [14].

Nesse sentido, o multiplicador de Lagrange é mais indicado e seus testes são: LM-Lag, Robust LM-Lag, LM-Error, Robust LM-Error e LM-SARMA. Os dois primeiros tratam o modelo espacial defasado em primeira ordem como modelo alternativo. Nos dois seguintes, o modelo alternativo é o de erros. No último, o modelo alternativo é ao mesmo tempo defasado e de erros, sendo a defasagem de ordem superior a um. Assim, o último teste complementa o diagnóstico obtido com os anteriores, para demonstrar a ordem superior, que pode acontecer caso aqueles sejam significativos. Os testes com multiplicador de Lagrange devem ser aplicados em sequência. Já os testes Robust LM-Lag e Robust LM-Error só devem ser considerados se os testes LM-Lag e LM-Error forem significativos. Segundo Anselin [14] a análise destes testes possibilita determinar o tipo de modelo a ser usado, conforme ilustrado na Figura 20.

Assim, o diagnóstico da dependência espacial dos resíduos e os testes do multiplicador de Lagrange são apresentados no Quadro 6. A análise da dependência espacial dos resíduos da regressão linear demonstra que eles não são aleatórios e

não apresentam autocorrelação espacial. Os testes de Lagrange também não foram significativos aceitando a hipótese nula. Desta forma não há a necessidade de se considerar um modelo de regressão espacial.

Quadro 6: Diagnóstico para dependência espacial. Teste IM/GL Valor Prob.

Índice de Moran (resíduos) -0,077 0,442

LM -lag 1 5,774 0,016

Robust LM-lag 1 7,050 0,007

LM-Error 1 0,209 0,647

Robust LM-Error 1 1,485 0,223

LM-SARMA 2 7,259 0,027

6 Discussão dos resultados

A relação entre o total da renda e o total de domicílios particulares permanentes com energia elétrica proveniente de companhia distribuidora, em nível de setor censitário, na microrregião do Jalapão pode ser mensurado por um modelo linear expresso pela equação 1, transcrita abaixo:

ToRenda = 1081,18*ToDomEE + 19.951,890


16

Com um R2 obtido de 0,8059, este modelo expressa que

quanto mais próximo das áreas com energia elétrica maior a renda dos setores, e indicam a validade da decisão de se investir em políticas de universalização do acesso à energia elétrica. Estas políticas poderão gerar, como consequência, ganhos de renda para as famílias atendidas.

Este modelo proporciona uma aproximação matemática válida e simples para descrever o crescimento diferenciado da renda em relação ao total de domicílios particulares permanentes com energia elétrica de companhia distribuidora na região estudada.

A análise espacial da regressão revelou que os dados analisados possuem uma forte autocorrelação espacial global. A análise local detectou que 18% dos setores censitários analisados possuem significância estatística para a autocorrelação espacial local (LISA), e estes setores representam 12,7% do território estudado e 2,5% do estado do Tocantins.

Apesar de em algumas regiões o modelo não apresentar significância, as superfícies de tendência criadas parecem ter ido ao encontro do índice de atendimento de energia elétrica calculado para os setores censitários em 2010, conforme ilustrado na Figura 3.

Entretanto, cabe salientar que o trabalho realizado considerou apenas duas variáveis (renda e acessibilidade à energia elétrica). Um possível desdobramento deste trabalho deverá incorporar outras variáveis visando conferir maior robustez ao modelo de regressão de variáveis espaciais. Nesse sentido, entre outros aspectos, deverão ser contempladas variáveis relacionadas à acessibilidade, às características orográficas, à estrutura econômica e ao grau de urbanização.

7 Considerações finais

Nos dias atuais, a promoção da inclusão social requer a disponibilização de energia elétrica. A falta de acesso à eletricidade é fator indicativo para más condições de vida, uma vez que implica dificuldades quanto à qualidade de serviço de saúde, de abastecimento de água, de educação, além de acesso limitado a informações e interferência em atividades econômicas e de subsistência, por dificultar o acondicionamento adequado de bens perecíveis e seu beneficiamento.

A capacidade de gerar energia também tem como finalidade propiciar melhorias no processo produtivo. Desta forma a CELTINS tem investido na ampliação da oferta de PCHs, localizadas no interior do estado, e ao mesmo tempo na construção de linhas de transmissão e de distribuição urbana e rural, de forma a modernizar e ampliar as várias subestações de modo a acompanhar o ritmo de desenvolvimento do estado, com várias atividades de construções civis e obras de infraestrutura [12].

O mapa da Figura 1 apresenta um índice criado no âmbito deste trabalho, com base no Censo 2010, mostrando locais no Brasil onde a universalização do acesso à energia elétrica em áreas isoladas ainda era precário. Desta forma este

trabalho visou contribuir para o desenvolvimento do planejamento do setor elétrico com base na análise da equidade no acesso à energia elétrica. O modelo de regressão linear utilizado apresentou resultados bastante significativos que, de certa forma, sintetizam uma parte do problema no âmbito da formulação e implementação de políticas públicas para a microrregião do Jalapão.

A metodologia de análise da microrregião do Jalapão empregada neste trabalho permitiu confirmar a grande relação entre renda e acesso à energia elétrica. Para tanto, foi estruturado um banco de dados em um ambiente de sistema de informações geográficas no qual foram realizadas todas as etapas integrando as técnicas estatísticas às análises espaciais.

Por fim, o desenvolvimento deste trabalho sugere novos estudos para a adoção de modelos diferenciados, bem como o uso de outras variáveis para uma melhor compreensão das relações que se processam entre as variáveis renda e energia elétrica, em distintas áreas do país.

8 Referências bibliográficas

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[2] KOLLING, E. M., Análise de um Sistema Fotovoltaico de Bombeamento de Água. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) – Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas, Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2001.

[3] MINISTÉRIO DE MINAS E ENERGIA (MME), 2004. Programa Luz para Todos. Disponível em http://www.mme.gov.br/luzparatodos/. Acessado em 07/2013.

[4] INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Censo Demográfico 2010. Rio de Janeiro, IBGE. Disponível no SIDRA - www.ibge.gov.br. Acessado em 07/2013.

[5] SANTOS, W. F; ZUKOWSKI JR, J. C.; SODRÉ, L. F.; OLIVEIRA, D. P.; OLIVEIRA, W. P. Comunidades rurais isoladas não têm acesso à energia hidrelétrica devido ao custo da distribuição e às dificuldades territoriais: como alternativa pode-se adotar sistemas isolados de geração de energia tipo renováveis. REVISTA CEREUS nº.5, online –ISSN 2175-7275. 2011.

[6] MENEZES, P. C. P.; STRAUCH, J. C. M. ; DAMAZIO, J. M. ; AJARA, Cesar . Utilização de técnicas de regressão linear espacial no estudo sobre a relação entre renda e distância da fonte de energia elétrica no Estado do Amazonas, Brasil. In: VI Seminário Latino Americano de Geografia Física e II Seminário Ibero Americano de Geografia Física. Coimbra, 2010.

[7] AJARA, C. As difíceis vias para o desenvolvimento sustentável: gestão descentralizada do território e zoneamento ecológico‐econômico. Textos para discussão ENCE, 8, 2003.


17

[8] IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Sinopse do Censo Demográfico. 2010. ISBN - 978-85-240-4188-4 (CD-ROM). 2011.

[9] BÜHLER, Eve Anne ; OLIVEIRA, Valter Lúcio de. Agricultura empresarial: novidades e desafios para a pesquisa sobre o rural. In Anais do XXI Encontro Nacional de Geografia Agrária. ISBN 1983-487X. 2012.

[10] IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Regiões de influência das cidades, 2007. Disponível em http://www.mma.gov.br/estruturas/PZEE/ _arquivos/regic_28.pdf. Acessado em 07/2013.

[11] ANEEL. Agência Nacional de Energia Elétrica. Atlas de energia elétrica do Brasil. ISBN 978-85-87491-10-7. Brasília: 2008..

[12] CELTINS - Companhia de Energia Elétrica do Estado do Tocantins. Relatório da Administração – 2012. Disponível em http://www.celtins.com.br/files/2013/05/Balanco_ Celtins.pdf. Acessado em 07/2013.

[13] BUSSAB, W.O.; MORETTIN, P.A. Estatística Básica, 5ª Edição, Editora Saraiva. 2002.

[14] ANSELIN L., MORENO R. Exploring Spatial Data with GeoDA: A workbook. University of Illinois, Urbana‐Champaignand Center for Spatially Integrated Social Science, 2005.

[15] BERA, A. K. & JARQUE, C. M. An efficient large-sample test for normality of observations and regression residuals. Australian National University Working Papers. Econometrics, v. 40, Canberra, 1981.

[16] IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Divisão Regional do Brasil em Mesorregiões e Microrregiões geográficas volume 1. Diretoria de Geociências. Rio de Janeiro: IBGE 1990.

http://www.mma.gov.br/estruturas/PZEE/


18

Performance of concrete poles with organic and photocatalytic additions

Desempenho de postes de concreto com adições orgânicas e fotocatalíticas

Mariana D’Orey Gaivão Portella Bragança1, 2

Marcelle Maia Bonato

1, 2

Kleber Franke Portella1

Jeferson Luiz Bronholo1

Mateus Eduardo Vieira 2

Jeannette Cruz Monteiro dos Santos

3

1Institutos Lactec

[email protected] [email protected] [email protected] [email protected]

2Universidade Federal do Paraná

[email protected]

3Compahia de Eletricidade do Estado da Bahia,

COELBA [email protected]

Abstract: Studies show that the use of concrete, whether in the form of edifications or for obtaining artifacts, is responsible for the consumption of 15 to 50% of the natural resources extracted on the planet. Therefore, the use of alternative materials as addition to this composite, and the technology development that aim an environmental counterpart have been the actual focus of research in this area. From the point of view of the electric sector, the concrete consumption per kilometre of distribution and transmission line is of the order of 50 to 100 m³, for the manufacture of poles and crossarms. In order to facilitate the achievement of networks with greater sustainable appeal, this research aimed at the study and development of concrete with organic additions, coconut and sisal fibres for reducing cement consumption, and titanium dioxide based paintings, for reducing the atmospheric pollutants via photocatalytic process.

Keywords: Concrete poles and crossarms; photocatalytic effect; coconut and sisal fibres; titanium dioxide; environment.

Resumo: Estudos indicam que a utilização de concreto, seja na forma de edificações ou para a obtenção de artefatos, é responsável pelo consumo de 15 a 50% dos recursos naturais extraídos do planeta. Assim, a utilização de materiais alternativos como adição a esse compósito, bem como o desenvolvimento de tecnologias que visem à contrapartida ambiental, tem sido o foco atual de pesquisas na área. Do ponto de vista do setor elétrico, o consumo de concreto por quilômetro de linha de distribuição e transmissão é da ordem de 100 m³, destinados à fabricação de postes e cruzetas. De modo a propiciar a obtenção de redes com apelo sustentável, este trabalho de pesquisa visou ao estudo e ao desenvolvimento de concreto com adições orgânicas, fibras de coco e sisal, para a redução de consumo de cimento, e com pintura à base de dióxido de titânio, para a redução via processo fotocatalítico de poluentes atmosféricos.

Palavras-Chave: Postes e cruzetas de concreto; efeito fotocatalítico; fibras de coco e sisal; dióxido de titânio; meio ambiente.

1 Introdução

Nas áreas de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica a preocupação com a questão ambiental tem aumentado gradativamente e, atualmente, muitos recursos vêm sendo direcionados no sentido de contribuir para a redução dos impactos ambientais. O uso correto de rejeitos de materiais avariados e com vida útil esgotada, principalmente em estruturas de concreto, é apenas um exemplo [1]. O setor elétrico é um dos grandes consumidores do material em suas obras de engenharia, tais como postes, blocos estruturais e cruzetas (consumo de concreto entre 50 e 100 m

3/km de linha de distribuição e

transmissão), bem como em barragens das usinas hidroelétricas (cerca de 1 milhão de m

3 de concreto para

cada MW instalado), dentre outras estruturas [2].

Nos últimos anos a utilização de fibras vegetais na produção de novos materiais vem sendo largamente estudada, devido à sua constituição e propriedades mecânicas favoráveis. As fibras de sisal, por exemplo, são consideradas estruturais devido à sustentação e à rigidez que fornecem às folhas [3]. Já as fibras de coco, obtidas do mesocarpo do fruto, são materiais lignocelulósicos com propriedades de dureza e durabilidade [4]. Ambas apresentam características de elevado módulo de elasticidade e resistência específica; facilidade de modificação superficial devido à sua textura, permitindo uma boa aderência de contato; boas propriedades como isolantes térmicos e acústicos; alta tenacidade; excelente resistência à abrasão, especialmente em equipamentos e moldes; elevada resistência ao calor; além de serem biodegradáveis e provenientes de fonte renovável, são abundantes no Brasil e de menor custo quando comparadas à fibra de vidro. Diante de tais propriedades, fibras de sisal e coco estão sendo estudadas por diversos pesquisadores, entre eles, Bento et al. (2008) que elaboraram uma análise comparativa entre o concreto

mailto:[email protected]


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convencional e o concreto com fibras de coco e o indicaram para a sua utilização em fins não estruturais, como vedação, pois apresentou características térmicas e acústicas melhores que as do concreto convencional [5]. Fibras de sisal têm sido estudadas como substituto do asbesto, haja vista a proibição de seu uso na fabricação de laminados à base de cimento. Lima et al. produziram placas laminadas de argamassa reforçadas com 3% de fibras longas de sisal e verificaram o comportamento quanto à flexão. O material com adição de fibras de sisal apresentou o melhor comportamento mecânico, com aumento da capacidade de absorver energia, da resistência à flexão pós-fissuração e da deflexão última do material [6]. Um dos problemas citados na literatura é o tempo de pega mais lento da mistura cimentícea com fibras. Sedan et al. citaram que a adição de fibras pode aumentar em 45 minutos o tempo para solidificação da pasta de cimento pela presença de pectina, que pode fixar o cálcio e impedir a formação de estruturas de CSH [7]. Segundo Stancato et al., os componentes como a hemicelulose, os açúcares e a lignina das fibras podem contribuir para alterar o processo inicial de hidratação do cimento [8].

Outra perspectiva de modificação dos artefatos de concreto envolve sua pintura com tintas específicas, capazes de remover parte dos poluentes atmosféricos por meio da fotocatálise. Dentre os materiais que apresentam essa propriedade está o dióxido de titânio em escala nanométrica (TiO2-nano). O TiO2 é um semicondutor que apresenta três tipos diferentes de microestrutura, anatase, rutilo e brokita. A forma anatase é a mais reativa, que possibilita a modificação eletrônica de algumas moléculas orgânicas quando em contato direto, e é catalisada por radiação ultravioleta (luz do sol, por exemplo). Em função desta característica, nos últimos 30 anos diversos estudos têm sido realizados para investigar possíveis aplicações do material como fotocatalisador. A maioria destes está focada em sistemas de tratamento de água contaminada por poluentes orgânicos considerados potencialmente tóxicos [9-10].

Esta pesquisa foi desenvolvida com o objetivo de possibilitar redes de energia elétrica mais sustentáveis ou de maior apelo ambiental devido a modificações internas e superficiais dos elementos postes e cruzetas de concreto fabricados com adições orgânicas e fotocatalíticas.

2 Materiais

Ao longo do estudo e preparação de concreto com adições, tanto do ponto de vista laboratorial, quanto para obtenção dos artefatos, foram utilizados os insumos descritos na Tabela 1. Todos os materiais foram previamente caracterizados, de acordo com os requisitos estabelecidos pela normatização técnica.

Paralelamente, para o estudo de atividade fotocatalítica, foram utilizados, adicionalmente, os materiais relacionados na Tabela 2.

Tabela 1: Materiais utilizados ao longo do trabalho para a preparação do concreto com adições (estudo de laboratório e campo).

Material Descrição

Cimento CP II-Z-32 (laboratório); CP II-Z-32 RS

(campo)

Água

Potável, proveniente do sistema de

abastecimento público de Curitiba

(laboratório) e de Feira de Santana (campo)

Agregado Miúdo Areia natural lavada

Agregado Graúdo Rocha granítica britada, com diâmetro

máximo de 9,5 mm

Adições Fibras curtas de coco e sisal

Tabela 2: Materiais utilizados ao longo do trabalho para preparação da tinta fotocatalítica.

Material Descrição

Dióxido de titânio TiO2-nano, anatase, com distribuição média

de partículas da ordem de 50 nm.

Cimento CP II-Z-32 (laboratório); CP II-Z-32 RS

(campo)

Agregado miúdo Areia natural lavada com diâmetro máximo

de 2,4 mm

Água

Potável, proveniente do sistema de

abastecimento público de Curitiba

(laboratório) e de Feira de Santana (campo)

Corante verde Pigmento de cor verde, para colorir a

superfície dos postes e cruzetas.

3 Métodos

As metodologias aplicadas neste trabalho de pesquisa visaram à avaliação da eficiência dos concretos modificados, possibilitando a preparação e teste de artefatos de grande porte, como postes e cruzetas.

3.1 Desenvolvimento laboratorial

Em laboratório, inicialmente, foi desenvolvido o estudo de traço de modo a verificar a proporção mais adequada de insumos e possibilitar a inserção das fibras curtas de sisal e coco. O traço do concreto tradicional obtido pelo método de dosagem do módulo de finura dos agregados [11], considerando dados de resistência à compressão, fator a/c e abatimento (“Slump”) foi de 1: 1,48: 2,52: 0,50 (cimento: areia: brita: fator água/cimento) e 425 kg/m³ de consumo de cimento.

As fibras foram cortadas em moinho de facas até um comprimento aleatório em torno de 10 mm, conforme mostrado na Figura 1.

As dosagens com fibras de sisal e coco (individualmente) foram realizadas com a adição de 0,8% de fibras em relação ao volume de concreto, a partir do traço referência e com os mesmos parâmetros deste.


20

Figura 1: Amostras de fibra de sisal picotada em moinho de facas (esquerda) e de coco (direita) para emprego nas

dosagens de concreto.

O abatimento do tronco de cone adotado foi de (30 ± 10) mm para todas as misturas. Este teste (“Slump test”) foi executado segundo as prescrições da NBR NM 67/98 [12]. Um dos resultados da medida está ilustrado na Figura 2, com a dosagem contendo fibra de coco.

Figura 2: Imagem ilustrativa do procedimento de medida pelo “Slump test” para a dosagem de concreto, contendo

fibra de coco.

Depois de realizada a dosagem, para a medida de resistência à compressão axial simples, os corpos de prova (CPs) foram moldados em fôrmas cilíndricas, em acordo com as recomendações normativas da NBR 5738/03 [13]. As amostras foram posteriormente curadas ao ar livre por 24 h e cobertas com filme plástico. A desforma foi realizada para a elaboração do processo de cura úmida até o dia previsto para o teste de compressão axial.

O ensaio de resistência à compressão axial foi então realizado para todos os traços de concreto em estudo, sendo adotadas as idades de 3, 7, 14, 28 e 91 dias de cura. Para cada um dos testes (por traço e idade), foram confeccionados 2 CPs cilíndricos com dimensões de (100 x 200) mm. O ensaio foi realizado segundo as recomendações da NBR 5739/07 [14]. Na Figura 3, está mostrada uma imagem de um dos CPs ensaiados (concreto com 0,8% fibra de sisal) quanto à resistência à compressão axial.

Figura 3: Imagem ilustrativa do CP de concreto com fibra de sisal, após ensaio de ruptura pelo ensaio de resistência

à compressão axial.

Para o estudo de fotocatálise, foram moldadas amostras de argamassa simples, com espessura de 18 mm e cobertura fotocatalítica (pintura) de 2 mm. Para esta pintura da superfície, foram estudadas concentrações de TiO2 de 0 a 90%, em substituição ao cimento, em um traço de 1: 3: 0,5 (cimento: areia: fator água/cimento). Preparadas, as amostras permaneceram em cura seca por aproximadamente 48 h e em cura úmida por cerca de 7 dias, antes da realização dos ensaios de determinação do potencial fotocatalítico. O sistema desenvolvido para a verificação do desempenho das argamassas quanto à oxidação de compostos NOx está ilustrado na Figura 4. Primeiramente, a amostra foi inserida na célula de PVC dotada de lâmpada com irradiação UV-A, e após, o gás NOx,

diluído a partir do gerador de ar zero e do calibrador computacional, foi introduzido com fluxo de 0,7 l/min e concentração de 1,2 ppm. Foram feitas medições de concentração (após estabilização) por 5 minutos e, a partir daí, a radiação ultravioleta UV-A foi acionada, permanecendo durante 40 minutos. As análises de absorção/reação foram realizadas com auxílio de um monitor de ar ambiente, marca HORIBA, que indicou os teores de entrada e saída do gás NOx. O ensaio foi desenvolvido ao longo de 50 minutos, com a verificação da degradação do gás em função do tempo de medida para cada uma das percentagens de TiO2. A quantificação dos NOx foi realizada pela relação entre a concentração com radiação UV-A e sem.

3.2 Estudos de Campo

Baseado nos resultados obtidos foram confeccionados artefatos de concreto com fibras de coco e sisal e pintura fotocatalítica, para avaliação das propriedades e a instalação na rede de distribuição de energia, RDE. Foram produzidos 6 postes de 11 m, duplo T e 200 daN, com adição de 0,8% de fibra (coco e sisal – 3 unidades de cada); e 6 cruzetas T, 200 daN, com a mesma composição dos postes.

Os artefatos produzidos (postes e cruzetas de concreto armado) foram avaliados quanto a sua resistência mecânica, sendo realizados os testes constantes na norma NBR 8451/12 [15]. Após, os produtos foram inspecionados quanto a eventuais trincas e fissuras resultantes.


21

Figura 4: Sistema de medição da atividade fotocatalítica, no qual A representa o sistema de gás, para entrada (NOx); B, gerador de ar zero e calibrador computacional, que ajusta

a concentração do gás no sistema; C é a célula de PVC, com lâmpada de UV-A e fluxo de gás, na qual as amostras foram testadas; e D é o medidor da concentração de ar ambiente.

Para o estudo da atividade fotocatalítica, após a inspeção visual e de ensaios mecânicos em amostras do lote produzido, realizada durante e depois de 28 dias da sua fabricação, os elementos de concreto com fibra foram cobertos, superficialmente, com a pintura à base de TiO2 (30%) desenvolvida em laboratório. De modo a facilitar a aplicação da tinta e a diferenciação dos artefatos, foi utilizada uma maior relação água/cimento (da ordem de 2,3) e adicionado um corante verde comercial de tinta à mistura. Ambas as modificações foram previamente avaliadas e não impactaram na eficiência da técnica.

4 Resultados e Discussões

Os resultados obtidos a partir das metodologias aplicadas em laboratório e campo estão apresentados na sequência.

Desempenho dos traços de concreto com as adições. Com a execução das dosagens foi possível verificar que a cura inicial do concreto com fibra de sisal foi mais lenta, ocorrência constatada pela dificuldade na desforma no período de 24 h, e corroborado na literatura [7-8]. Ainda, para os traços preparados não foi necessária a utilização de aditivo. A trabalhabilidade média atingiu 35 mm para todas as dosagens com fibra, enquanto o valor para o concreto de referência foi de 40 mm, com redução mínima e aceitável dentro do desvio estabelecido para o teste. Os dados obtidos não foram corroborados, exatamente, com os trabalhos similares, no qual o uso de plastificante foi fundamental [4]. A diferença deve estar relacionada a problemas na homogeneização da mistura. Ao longo de todas as dosagens desta pesquisa, houve a preocupação na distribuição adequada das fibras, realizada de forma lenta e contínua. Isso resultou em CPs de boa coesão, conforme apresentado na Figura 5.

Figura 5: Análise visual interna da ligação fibra-concreto em CPs com adição de 0,8% de fibra.

Realizada a dosagem, os CPs foram avaliados quanto à resistência mecânica à compressão axial. Os resultados obtidos estão apresentados na Figura 6.

Após o ensaio, verificou-se como vantagem adicional, que os CPs rompidos não tiveram suas partes fraturadas espedaçadas ou estilhaçadas, ficando unidas ao corpo principal da amostra ensaiada, pelas fibras, conforme pode ser visualizado anteriormente na Figura 3. Tal característica deverá ser aprimorada uma vez que poderá ser adotada em artefatos de concreto instalados em zonas ou regiões de maior probabilidade de impactos por veículos automotivos, evitando-se assim o lançamento desordenado de partes dos produtos impactando transeuntes, o próprio acidentado, ou mesmo bens materiais localizados nas proximidades.

Conforme verificado no gráfico da Figura 6, a dosagem com fibra apresentou desempenho quanto a resistência à compressão axial em cerca de 30% superior aos valores mínimos recomendados na norma brasileira para postes de distribuição, NBR 8451/12, que é de 25 MPa [15].

0 20 40 60 80 10020

24

28

32

36

40

Resis

tência

à c

om

pre

ssão (

MP

a)

Tempo de Cura Úmida (dias)

Referência

0,8% Fibra de Coco

0,8% Fibra de Sisal

Figura 6: Gráfico de resistência à compressão axial de concretos com e sem adição de fibras de sisal e coco.

De uma forma geral, nas curvas tanto para o concreto com adição de fibras de coco quanto com as de sisal foram verificados resultados semelhantes aos do concreto de referência, principalmente, a partir dos 28 dias de cura úmida, sendo obtidos valores com desvio padrão não superior a 0,83 MPa (entre cada uma das dosagens estudadas).

B

C

D


22

Pintura fotocatalítica. Os resultados médios de absorção do NOx estão apresentados na Figura 7. Conforme pode ser visualizado, houve a degradação do gás poluente NOx com a redução deste em até 40%, devido à atividade fotocatalítica do TiO2nano na camada superficial de argamassa projetada na forma de pintura sobre os CPs testados em laboratório. O mecanismo de oxidação fotocatalítica dos óxidos nítricos (NOx), segundo a literatura [16, 17, 18], pode ser dividida em três etapas principais: (a) transporte e adsorção do poluente do ar NOx para a superfície do catalisador; (b) reação fotocatalítica no catalisador; e (c) a oxidação do poluente NOx e a produção de íons de nitrato na superfície.

0 20 40 60 80 1005

10

15

20

25

30

35

40

De

gra

da

çã

o N

Ox (

%)

Concentração de TiO2 (%)Figura 7: Gráfico da degradação do gás poluente NOx devido à

atividade fotocatalítica de corpos de prova de argamassa pintados com tinta à base de dióxido de titânio.

Nas Equações (1) a (9) encontram-se representados estes mecanismos.

TiO2 + hν → e− + h

+ (1)

TiO2 + H2O → TiO2−H2O (2)

TiO2 + O2 → TiO2−O2 (3)

TiO2 + NO → TiO2−NO (4)

H2Oads. ←→ OH− + H

+ (5)

h+ + OH

− → OH• + H

+ (6)

NO + OH• → HNO2 (7)

HNO2 + OH• → NO2 + H2O (8)

NO2 + OH• → NO3− + H

+ (9)

Na Equação 1, está mostrada esquematicamente a geração de pares elétron (e

−)/lacuna (h

+) a partir da incidência do

fóton (hν) de radiação UV-A no semicondutor TiO2, com a transferência do elétron da banda de valência para a de condução com a geração de lacuna na banda de valência. Nas Equações (2) a (4), estão representados, esquematicamente, os processos de adsorção dos reagentes H2O, O2 e NOx no fotocatalisador. As moléculas de água adsorvidas na superfície do semicondutor TiO2 geram radicais hidroxilas (OH•), mostrados nas Equações (5) e (6). A oxidação do NOx está representada nas Equações (7) a (9), sendo o produto da degradação os íons de nitrato.

Ainda, foi avaliado que a taxa de maior diminuição ocorreu para as tintas com o composto em concentração da ordem de 30 a 50%, em relação à massa de cimento substituída. Para a fabricação dos postes e cruzetas de concreto foi adotada uma concentração limite de 30% de TiO2 em relação ao consumo de cimento.

Estudos de Campo. Obtidos e avaliados os resultados do estudo laboratorial, foi possível o desenvolvimento de artefatos de concreto com adição de fibras de coco e sisal. Tais elementos foram fabricados segundo os requisitos verificados em laboratório, sendo o traço de 1: 1,48: 2,52: 0,50 (cimento: areia: brita: fator a/c). Na Figura 8, está apresentada a foto de um dos postes obtidos, dosado com 0,8% de fibra de coco.

Figura 8: Imagem ilustrativa de um dos postes de concreto fabricado com adição de 0,8% de fibra de coco, logo após a

sua desforma [19].

De forma similar aos CPs, a cura inicial dos postes e cruzetas de concreto com fibra de sisal foi mais lenta, com a retirada das fôrmas sendo realizada apenas após 72 h da conformação. Em geral, não foi verificado o aparecimento de trincas ou fissuras no material, o qual foi avaliado logo após a desforma. Tal demora pode vir a atrasar o processo de fabricação normal, onde a desforma está prevista para um máximo de 24 h.

Os materiais foram então curados ao ar, sendo realizados os ensaios de resistência mecânica até a carga nominal, cujos resultados estão apresentados nas Tabelas 3 e 4 (postes e cruzetas, respectivamente).

Os testes em poste foram desenvolvidos para a face B e, nas cruzetas, para ambas, conforme recomendação normativa.

Tabela 3: Resultados médios obtidos para os testes de resistência mecânica dos postes fabricados.

Descrição

Poste

Flecha

Obtida

(mm)

Flecha

Residual

(mm)

Limite

Elástico

(daN)

Carga de

Ruptura

Mínima (daN)

Referência 362 ± 39 29 ± 6 280 400

Fibra de

Sisal 371 ± 18 33 ± 6 280 400

Fibra de

Coco 367 ± 7 33 ± 2 280 400

NBR

8451/12

[12]

385

(máx.)

38,5

(máx.)

280

(mín)

400

(mín)


23

Conforme verificado nas Tabelas 3 e 4, os artefatos produzidos a partir do concreto com fibras de coco e sisal apresentaram resultados satisfatórios considerando o desvio padrão, semelhantes aos do material tradicional (sem adições) e dentro dos limites normativos. Todos os elementos atingiram o limite elástico e a carga de ruptura mínima, o que, somado aos demais fatores, atestou a possibilidade de utilização das misturas para produção de postes e cruzetas.

Na Figura 9, encontram-se visualizados os postes e cruzetas confeccionados com as fibras orgânicas e pintura fotocatalítica. A cobertura superficial foi realizada em todas as faces, possibilitando a obtenção de uma área de 8 m² (postes) e 1,5 m² (cruzetas) livre para atividade fotocatalítica.

Do ponto de vista fotocatalítico, com base nos resultados laboratoriais, estimou-se que os artefatos pintados serão capazes de degradar todo o NOx produzido na região de instalação do poste ou cruzeta, durante todo o período da vida útil desses elementos.

Tabela 4: Resultados médios obtidos para os testes de resistência mecânica das cruzetas fabricadas.

Descrição

Poste

Flecha

Encontrada

(mm)

Flecha

Residual

(mm)

Limite

Elástico

(daN)

Carga de

Ruptura

Mínima

(daN) Esq Dir Esq Dir

Referência 14 ± 1 13 ± 1 3 ± 1 3 ± 1 280 400

Fibra de

Sisal 15 ± 1 17 ± 1 3 ± 1 3 ± 1 280 400

Fibra de

Coco 13 ± 1 12 4 ± 1 5 ± 1 280 400

NBR

8451/12

[12]

16

(máx.)

16

(máx)

4

(máx)

4

(máx)

280

(mín)

400

(mín)

Figura 9: Postes de concreto com adição de 0,8% de fibra de coco, cobertos com pintura fotocatalítica [19].

Para cidades como Curitiba e Salvador a emissão veicular pode gerar cerca de 200 ppbs de compostos NOx diários [20].

5 Conclusões

Conforme apresentado nos resultados, a pesquisa em desenvolvimento possibilitou a realização de alterações de apelo ambiental a artefatos da rede, com a utilização de concreto com adições de fibras orgânicas e com cobertura fotocatalítica.

Com cerca de 30% (massa) de TiO2 nanométrico, anatase, na argamassa, pode-se verificar uma eficácia de oxidação de gases poluentes à base de NOx da ordem de 40%.

Os materiais produzidos apresentaram propriedades mecânicas semelhantes às do concreto tradicional (variação média de 2% entre dosagens nos resultados obtidos), sendo cerca de 30% superiores aos valores mínimos recomendados em norma para tais produtos de engenharia, e em acordo com as determinações normativas.

Como vantagem adicional, foi observada nos CPs com fibras uma maior interação das partes rompidas, reduzindo o estilhaçamento ou desplacamento dos destroços. Com isso, pode-se evitar a queda de blocos de concreto sobre transeuntes ou outros acidentes fortuitos, durante o impacto de veículos automotivos, ou por processos de corrosão intensos em regiões agressivas (orla marítima, centros urbanos ou fontes emissoras de poluentes industriais).

6 Agradecimentos

Os autores agradecem o apoio fornecido pelo LACTEC, ANEEL, COELBA, UFPR e CNPq - PIBITI/Bolsa PQ/Lei 8010/90, entidades que viabilizaram o desenvolvimento deste trabalho.

Referências

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[20] E. ESMANHOTO, R. G. SERTA, et al. Relatório anual de qualidade do ar. LACTEC, 2011.


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Performance assessment and industrial parameter settings for manufacturing boxes for electric energy metres with sisal fibre and polypropylene composites

Investigação de desempenho e ajustes de parâmetros industriais para a fabricação de caixas de medidor de energia elétrica com compósitos de polipropileno e fibras de sisal

Armando Cesar Ribas1

Kleber Franke Portella2

Ricardo José Ferracin3

Jeannette Cruz Monteiro dos Santos4

1LACTEC / PRODETEC

[email protected]

2LACTEC / Departamento de Engenharia Civil

[email protected]; [email protected]

3UNIOESTE

[email protected]

4COELBA

[email protected]

Abstract: This work investigates the performance of natural fibre composite materials|thermoplastic resin for the development of injection boxes for electricity metres. Sisal fibres and polypropylene, with the addition of various additives were used as the polymer matrix in order to obtain a material with a V0 flammability class. The formulations tested were prepared in a twin screw extruder. The final product was also tested for its resistance to bending and impact. Boxes for electricity metres were manufactured considering the formulations. It was observed that the preparation of formulations in a twin screw extruder resulted in composites with improved mechanical properties.

Keywords: Electrical energy box metre; polypropylene; sisal fibre; composites.

Resumo: Neste trabalho, foi investigado o desempenho de materiais compósitos de fibras naturais|resina termoplástica para o desenvolvimento por injeção de caixas de entrada para medidores de energia elétrica. Foram utilizadas fibras de sisal e polipropileno como matriz polimérica, com a adição de aditivos diversos, visando a obter um material com classe de inflamabilidade V0. As formulações testadas foram preparadas em extrusora dupla rosca. O produto final foi, também, testado quanto à sua resistência à flexão e ao impacto. Com as formulações foram fabricadas caixas de medidores de energia elétrica. Foi observado que a preparação de formulações em extrusora dupla rosca resultou em compósitos com melhores propriedades mecânicas.

Palavras-Chave: caixa de entrada de medidor de energia elétrica, polipropileno; fibras de sisal; compósitos.

1 Introdução

Nos últimos anos, tem-se observado um crescente interesse no desenvolvimento de materiais compósitos utilizando fibras naturais em substituição às sintéticas. Entre as inúmeras razões para isso incluem-se os fatos de serem fontes de matéria-prima renováveis e biodegradáveis, além de “commodities” para o setor agrícola. No que diz respeito às suas propriedades, destacam-se: (i) baixa densidade (aproximadamente a metade da densidade da fibra de vidro); (ii) baixa abrasividade, quando comparada à fibra de vidro, que proporciona menor desgaste das máquinas processadoras; e (iii) baixa irritabilidade para a pele e para o sistema respiratório [1-6]. Neste contexto, encontram-se as fibras de sisal, as quais são extraídas da planta Agave sisalana com uma produção da ordem de 4,5 milhões de toneladas / ano no mundo, sendo o Brasil (especialmente o Estado da Bahia) e a Tanzânia os seus principais produtores. Processada das folhas das plantas, as fibras correspondem a apenas 3% da massa da planta in natura e medem em média de 1 a 1,5 m de comprimento, por 100 a 300 µm de diâmetro [1].

Apesar do uso das fibras estar relacionado à fabricação de cordas e fios de amarração, tapetes, reforço de forros de gesso, sacarias e artigos artesanais em geral, há, na atualidade, uma crescente aplicação como reforço em materiais compósitos poliméricos, principalmente em




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resinas de polipropileno [1-5]. Com estas, a sua relação proporcional tem sido trabalhada para aumento do módulo de elasticidade e da resistência à tração e ao impacto. Para tanto, foi verificada a necessidade de um agente compatibilizante para promover a adequada adesão fibra|matriz polimérica, permitindo, inclusive, a redução na temperatura da injeção no processo de moldagem e na sua minimização de degradação térmica [3].

Os compósitos poliméricos com fibras naturais, por serem menos homogêneos e dependerem do seu histórico de produção, transporte e armazenamento, necessitam de cuidados no seu processamento, como uma dependência direta de alguns parâmetros para a obtenção da sua máxima resistência à tração como a temperatura a 170 °C, o rotor sob velocidade de 50 rpm e o tempo de mistura de 10 minutos [7].

O coeficiente de absorção de água da fibra natural é um parâmetro indesejado, por alterar a característica dielétrica do produto final, neste caso, a caixa de entrada de energia elétrica. Chow et al. [8] demonstraram que a porcentagem de água absorvida foi diretamente proporcional à quantidade de fibra incorporada ao compósito, podendo atingir 6% em massa em compósitos contendo até 30% deste material. Sob as condições de alta absorção de água, foi observada redução no módulo de elasticidade e na resistência à tração de até 50%. Entretanto, foi também observado que a resistência ao impacto aumentou com a presença de água absorvida, devido ao efeito de plastificação.

Dispersão e dimensões das fibras. Os arranjos das fibras nos compósitos podem ser bi ou tridimensionais, em função da sua forma e dispersão na matriz, de modo contínuo, com fibras longas, ou discreto, com fibras curtas ou menores do que 50 mm de comprimento.

A uniformidade da sua distribuição em um compósito depende do processo de mistura e, na prática, a sua distribuição uniforme é raramente obtida. Assim, por exemplo, Inone et al. [9], verificaram que o compósito PP|fibra de sisal apresentou como inconveniente industrial o entupimento do funil de alimentação da extrusora, resultando em uma mistura heterogênea do produto pela aglomeração das fibras em novelos não dissociáveis, consequente ou da sua tenacidade ou de características eletrostáticas. Assim, dependendo do produto manufaturado, deve-se variar a geometria da matéria-prima, podendo ser na forma de manta, filamentos dispersos, feixe e “ninhos” [10].

Um exemplo típico utilizado pela indústria é o emprego da fibra na forma de cadarço ou barbante para melhorar o processo de extrusão e obter homogeneidade do produto final [11]. O problema desse método é que ele exige uma alimentação por peso e comprimento, em conjunto com os teores de cada carga. Ele também necessita de um equipamento ou uma ferramenta específica para trabalhar paralelamente no fornecimento do cadarço em condições de alimentação contínua. Além disso, torna-se necessário um treinamento do operador para a obtenção de uma mistura bem distribuída. O seu emprego em materiais

compósitos, por sua vez, tem melhor resultado pelo processo de incorporação de fibras curtas, uma vez que em resinas termoplásticas a moldagem do produto final pode ser efetuada por máquinas injetoras convencionais, garantindo, principalmente, uma alta produtividade com qualidade.

Polipropileno. O polipropileno (PP) é um termoplástico, obtido a partir do gás propileno, sendo um subproduto da refinação do petróleo. Pode ser moldado, conter aditivos e pigmentos. Sua vida útil atinge de 5 a 20 anos com temperaturas de até 120

oC. É instável à oxidação, mas, com

aditivos, esta condição pode ser modificada. Tem baixo custo, boa resistência ao impacto, boa estabilidade térmica, elevada resistência química e a solventes, porém, maior sensibilidade à luz UV e aos agentes de oxidação, podendo degradar com maior facilidade. Sua aplicação é diversa, desde brinquedos a produtos industriais. As suas propriedades físicas, em geral, são similares às do polietileno de alta densidade. Possui menor encolhimento ao molde e resulta em produtos moldados de maior brilho [12].

A resistência ao impacto do PP é menor que a do polietileno, mas assim mesmo é aceitável para a aplicação proposta nesta pesquisa. Possui uma temperatura elevada do ponto de amolecimento além da vantagem de ter inércia química, o que o valida para usos em dutos, revestimentos de tanques e tubulações para a indústria química [12].

Retardante de chamas (RCs) e cargas. Para a aplicação prevista nesta investigação, o compósito deverá atuar dificultando o processo de queima até o produto ser deteriorado e impedir o alastramento do fogo para outros locais. Sua forma de atuação normalmente é dada por: i) reação química causada pela interação de grupamentos funcionais nas macromoléculas do polímero durante a síntese deles; ii) adição, que funciona pela inclusão física de elementos retardantes no momento do seu processamento; iii) proteção superficial, a qual é aplicada após o produto ter sido concluído; e, iv) sinergia, a qual acontece entre os reagentes de forma a garantir uma melhor proteção antichama ao produto. As cargas minerais ou sintéticas servem para assegurar certas propriedades ao material a custos menos elevados, e dentro das especificações técnicas propostas no projeto [13-15].

Caixas de medidor de energia elétrica. Por definição, é o compartimento destinado a acomodar medidores de energia elétrica, eletromecânico ou eletrônico, e demais equipamentos de medição e seus acessórios para valores de tensão até 1000 V CA ou 1500 V CC. Os materiais de sua confecção não devem conter chumbo, mercúrio, cádmio, cromo hexavalente, polibrominato binefil nem polibromato difenil éter em concentrações maiores do que 0,1%, em massa, em materiais homogêneos. Neste caso, especificamente, o teor limite de cádmio é de 0,01% [16]. Quanto à construção, seus materiais devem suportar as exigências mecânicas, elétricas e térmicas, bem como os efeitos da umidade normalmente encontrada no ambiente, conforme especificado, tais como: i) quanto à resistência mecânica, o material não deverá apresentar rachadura após a aplicação de uma carga de 150 kgf, a uma velocidade de


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deslocamento de 5,0 mm/minuto, por um período de 1 minuto; ii) quanto ao grau de proteção contra impactos mecânicos externos, a caixa deve suportar uma energia de impacto de 20 J, conservando seu grau de proteção, IP 43, ou seja, protegido contra a penetração de objetos sólidos com diâmetro igual ou maior do que 1 mm e, concomitantemente, contra dano causado pela água aspergida de um ângulo de 60

o, e sua rigidez dielétrica; iii)

estabilidade térmica a uma temperatura de (70 ± 2) oC / 168

h, e ventilação forçada, sendo após colocada à temperatura ambiente e umidade relativa entre 45 e 55%, por no mínimo 96 h, sem apresentar rachadura, amolecimento, ou qualquer tipo de degradação visível e, suportar mecanicamente a uma força de 5 N, aplicada com revestimento superficial de pano seco e rugoso. Nenhuma das superfícies deverá apresentar vestígios de produto degradado; iv) no ensaio de inflamabilidade o material deve possuir classificação V0 na menor espessura. Outras características básicas do material novo e submetido a envelhecimento acelerado (corrosão) devem estar condizentes com as recomendações de norma [16].

Nesta pesquisa, estão avaliados os resultados de estudos de desenvolvimento de materiais compósitos à base de resina termoplástica polipropileno reforçada com fibra de sisal, visando ao desenvolvimento de novas caixas de entrada de energia elétrica.

2 Experimental

No processamento dos compósitos à base de polipropileno (PP) com fibras naturais de sisal, foram utilizados os materiais disponíveis no mercado e se encontram listados na Tabela 1. A mistura de PP homopolímero com PP copolímero foi utilizada de modo a garantir um balanço adequado entre a rigidez e a resistência ao impacto do produto final.

Tabela 1: Materiais utilizados na fabricação dos compósitos PP com fibras de sisal.

Componente Especificação

Polipropileno homopolímero H 201 (MFI= 20)

Polipropileno copolímero EP 440N (MFI= 12)

Fibra de sisal Comprimento médio= 5 a 10 mm

Agente de acoplamento Orevac AC 100

Lubrificante Cera de polietileno

Talco 5 µm

Pigmento Dióxido de titânio

Processamento das fibras. A trituração foi realizada em moinho de facas com a fibra sendo agrupada em pequenos “novelos” de aproximadamente 7 cm de diâmetro, os quais foram colocados em lotes de 15 unidades para facilitar seu corte. Em seguida, o volume picado foi recolocado no equipamento, sendo repetido por até 4 vezes. Na Figura 1, veem-se as fibras após duas e quatro repetições,

respectivamente. Para o seu dimensionamento foram utilizadas peneiras com malha 5 mesh (4 mm) seguidas de malhas menores 6, 7 e 8 mesh para a obtenção de um lote com medidas entre 3 e 6 mm de fibras orgânicas de sisal.

Preparação dos compósitos PP|fibra de sisal. Os compósitos foram preparados a partir de formulações elaboradas em laboratório, utilizando misturador de batelada, com o intuito de testar a eficiência dos RCs optando-se por compostos não halogenados. Duas formulações foram trabalhadas: a) mistura de PP homopolímero (H 201) e PP copolímero (EP 440N) na proporção de 65/35; e, b) mistura de sisal nas proporções de 10%, 15% e 20%, em massa, denotadas por PP10, PP15 e PP20, respectivamente.

Figura 1: a) Fibra sisal cortada duas vezes em moinho de facas e, b) após a 4ª repetição do processo.

Com o objetivo de promover a adesão entre os componentes da mistura (PP|fibra) foi adicionado um agente ligante denominado Orevac AC 100

©, nas proporções

mostradas na Tabela 2. Como carga, utilizou-se o talco na tentativa de elevar o módulo de elasticidade do produto final. Na sequência, foram adicionados cera com o intuito de facilitar o processo da mistura, servindo como lubrificante, e o dióxido de titânio para conferir uma tonalidade mais clara à mistura.

Tabela 2: Formulação utilizada na fabricação dos primeiros corpos de prova em compósitos PP/sisal, sem RC.

Componente Especificação Teor, % em massa

10 15 20

Polipropileno homopolímero

H 201 (MFI= 20) 44,7 41,9 39,8

Polipropileno copolímero

EP 440N (MFI= 12)

23,9 22,4 21,3

Fibra de sisal Comprimento médio= 5 a 10 mm

10,1 15,5 19,9

Agente de acoplamento

Orevac AC 100©

2,2 2,1 2,0

Lubrificante Cera de polietileno

1,7 1,7 1,5

Talco 5 µm 16,8 15,7 14,9

Pigmento Dióxido de 0,6 0,5 0,5


28

titânio

Durante o processamento houve dificuldade de se produzir fluxo constante de alimentação do material fibroso principalmente a partir das composições com fibra em proporções superiores a 10%. Nestas formulações de fibra (15% e 20%) foi observada ruptura do cordão em várias ocasiões, causando descontinuidade no processo. Na Figura 2, encontram-se ilustrados alguns dos corpos de prova em gravata produzidos para os testes de resistência mecânica.

Figura 2: Compósitos de PP|% fibra de sisal nas proporções de 10%, 15% e 20%, em peso de fibra, para ensaios

mecânicos.

Agentes RC. Foram testados dois tipos de RC não halogenados. As principais características destes componentes de mistura foram: i) RC_1, composto rico em fósforo (Resorcinol bis - difenil fosfato - líquido), que tende a produzir uma crosta de carbono sobre o polímero em combustão, abafando as chamas; e ii) RC_2, material composto formado pela mistura de polifosfato de amônio com poliuretano, constituindo um sistema conhecido como intumescente. Este composto, quando presente na formulação de um polímero em combustão, produz uma crosta de carbonato, porosa, que reveste sua superfície, abafando as chamas.

As formulações de PP|% fibra de sisal, contendo RCs em proporções variando de 10% a 25%, em massa, foram preparadas pelo processo em batelada, utilizando-se um homogeneizador de laboratório, modelo MH-50H.

Logo após o processo de mistura, o compósito foi prensado entre duas placas de alumínio, de forma a se obter uma placa com espessura de cerca de 4 mm. Posteriormente, as placas foram cortadas em tiras de 13 x 125 mm, sendo submetidas ao ensaio de inflamabilidade. O processo de mistura e de preparação das placas pode ser visualizado na Figura 3.

Mistura PP|% de fibra de sisal em extrusora dupla rosca sem incorporação de RC. Testes preliminares para a obtenção de pellets do material, em extrusora mono rosca, para posterior injeção das caixas de entrada de energia elétrica, demonstraram heterogeneidades no material com degradação térmica das fibras. Em função disso, partiu-se para a obtenção do material em extrusora dupla rosca. Assim, foram preparadas composições PP|fibra de sisal a 20%, em peso, utilizando equipamento marca Werner-Pfleiderer, modelo ZSK-30, dupla rosca, com 30 mm de diâmetro, 3 alimentadores automáticos e sistema de

degasagem, semi-industrial, e com formulações adicionais mostradas na Tabela 3.

Figura 3: Fotos ilustrativas: a) homogeneizador com parte da formulação do compósito PP|% de fibra de sisal com o

RC; b) bolacha resultante do compósito, após a prensagem a quente.

Tabela 3: Formulações PP|% de fibra de sisal preparadas para o processamento em extrusora dupla rosca.

Componente Especificação

Teor, % em massa

1 2


H 201 (MFI= 20) 28,7 25,4


EP 440N (MFI= 12)

15,3 13,6

Fibra de sisal Comprimento médio = 5 a 10 mm

20,0 20,0

Talco Tamanho de partícula = 20 µm

0 5,0

RC RC_2 25,0 25,0

Negro de fumo concentrado 2,0 2,0

Compatibilizante PP anidrido maleico

5,0 5,0

Antioxidante Masterbatch com PEAD

4,0 4,0

O PP, juntamente com o negro-de-fumo, o compatibilizante e o antioxidante foram previamente misturados e alimentados na secção de alimentação, no início da extrusora. A fibra, juntamente com o talco, foram previamente misturados e alimentados em sua saída. O RC não foi incorporado neste processo.

Na Figura 4, está mostrado o material extrudado na forma de espaguete, na saída da extrusora. Após o resfriamento por imersão em uma cuba com água, o material foi continuamente puxado por um triturador contínuo, sendo reduzido a grânulos ou “pellets”.


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Figura 4: Detalhes do processo de extrusão: (a) material extrudado na forma de espaguete; (b) passagem do

espaguete no granulador.

Incorporação de RC. Posteriormente, uma nova formulação foi preparada na extrusora dupla rosca, onde o RC foi incorporado ao PP (PP homopolímero + PP copolímero), numa proporção de 1:1. Logo após, foi feita a introdução dos outros componentes da mistura. A Tabela 4 mostra a nova formulação. Além disso, o talco não foi mais adicionado.

Tabela 4: Formulações PP|% de fibra de sisal preparadas para o processamento em extrusora dupla rosca.

Componente Especificação Teor, % em

massa


H 201 (MFI = 20) 22,0


EP 440N (MFI = 12) 22,0

Fibra de sisal Comprimento médio = 5 a 10 mm

20,0

RC RC_2 25,0

Negro de fumo concentrado 2,0

Compatibilizante PP anidrido maleico 5,0

Antioxidante Masterbatch com PEAD

4,0

Protótipos de caixa de medidor de energia elétrica de entrada de consumidor. Os protótipos foram confeccionados em uma injetora, marca Jasot e molde da fabricação de caixas de medidores em uso industrial, conforme mostrado na Figura 5. As diversas formulações preparadas e reduzidas a grânulos ou “pellets” foram previamente misturadas a frio com este aditivo e introduzidas no funil de alimentação da injetora.

Figura 5: Imagem da injetora Jasot, utilizada na moldagem das caixas.

Testes preliminares de obtenção dos pellets e do material injetado a diversas temperaturas de trabalho mostraram que o seu processamento deve acontecer em temperaturas inferiores a 180

oC, pois, ao contrário, tem-se a degradação

térmica das fibras, reduzindo suas propriedades, principalmente as mecânicas.

Ensaio de inflamabilidade. Ensaios de propagação de chamas foram efetuados de acordo com a norma UL-94 [17]. Para tanto, foram utilizados corpos de prova com dimensões de (125 x 13 x 3) mm, cortados dos protótipos fabricados, placas termoprensadas e resultantes da moldagem por injeção.

Ensaios de resistência à tração e à flexão. Os ensaios de resistência à tração e à flexão foram realizados em uma máquina de ensaios universal, marca Instron. Nesse ensaio, foram utilizados corpos de prova ISO 527-4, tipo 1B, moldados pelo processo de injeção ou cortados diretamente das caixas. A velocidade de deformação dos corpos de prova foi de 5 mm/min. Os ensaios de resistência mecânica à flexão foram efetuados de acordo com a norma ISO 178 [18], utilizando 5 corpos de prova recortados das laterais das caixas, na forma de lâminas com 80 mm de comprimento por 10 mm de largura. Os corpos de prova foram apoiados em dois suportes horizontais com distância de 65 mm. Uma carga mecânica foi aplicada no seu centro, à velocidade constante de 2 mm/min, até a ruptura.

Ensaio de resistência ao impacto Charpy. Testes de resistência ao impacto Charpy foram efetuados de acordo com a norma ASTM D 256 [19], utilizando corpos de prova recortados das caixas. Inicialmente, foram recortadas lâminas com 127 mm de comprimento por 13 mm de largura das laterais da caixa.

Resistência ao intemperismo. Placas de (60 x 60) mm foram cortadas das caixas e submetidas ao intemperismo acelerado em câmara climática Atlas, sob a ação de calor, umidade, chuva artificial e radiação UV e por 1000 h de exposição. O método foi aplicado segundo as recomendações da norma ASTM G 155, ciclo 1 [20].

Verificação do grau de proteção contra impactos mecânicos externos. Esse teste foi efetuado de acordo com as normas IEC 62262 [21] e IEC 60068-2-75 [22]. Uma carga de 5 kg, amarrada a um pêndulo de 100 cm de


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comprimento, foi deslocada de sua posição de repouso até uma altura de 40 cm e, então, foi solta de forma a colidir contra o fundo da caixa fixada em uma superfície vertical.

Estabilidade térmica. As caixas foram submetidas ao envelhecimento em estufa, a 100 °C, pelo período de 168 h, após o qual foram retiradas e deixadas em repouso à temperatura ambiente pelo período de quatro dias. Uma inspeção visual nos corpos de prova foi efetuada posteriormente, com o objetivo de verificar a ocorrência de alterações provocadas pela exposição prolongada ao calor.

Microscopia óptica, OM. Imagens por OM dos compósitos foi efetuada pela observação da superfície de fratura e de superfícies polidas dos compósitos, utilizando uma lupa estereoscópica Nikon, sendo registradas por meio de uma câmera CCD acoplada à lupa e conectada a uma placa de captura instalada em um computador. As amostras utilizadas nas análises foram preparadas a partir dos corpos de prova para ensaio de tração, após ruptura. Foram, também, preparadas amostras pelo processo de polimento utilizado em metalografia, no qual um pequeno pedaço do material foi embutido em resina epóxi e posteriormente submetido ao polimento com alumina em pó, conforme ilustrado na Figura 6.

Microscopia eletrônica de varredura, SEM. Análises da microestrutura dos compósitos foram realizadas utilizando microscopia eletrônica de varredura, SEM. As mesmas amostras analisadas com o OM foram coladas em porta-amostra e metalizadas com uma fina camada de ouro em sistema de vaporização catódica. As análises foram efetuadas em um equipamento Philips, modelo XL 30, equipado com dispositivo para análise por microssonda analítica de raios X por energia dispersiva, EDS, marca EDAX.

Figura 6: Amostras do compósito PP|fibras de sisal a 20%, em massa, embutidas em resina termofixa e polidas, para testes em

microscopia óptica.

3 Resultados e discussão

O primeiro lote das caixas de entrada de energia elétrica conformadas com PP|20% fibras de sisal foi produzido a partir de formulações que não continham RC pré-incorporado na matriz. Os grânulos desse compósito foram misturados a frio sendo introduzidos no funil de alimentação da máquina injetora. Na Figura 7, estão mostrados os dois lados das partes inferiores das caixas produzidas. Estas resultaram em superfície fosca com estrias esbranquiçadas e cujos defeitos foram em parte decorrentes da má dispersão do RC incorporado posteriormente na mistura e da falta de homogeneização. Uma inspeção visual efetuada nas peças revelou, entretanto, que não ocorreram outros problemas

relacionados ao processamento, tais como o empenamento, trincas e “rechupes”.

Figura 7: Caixa de medidor de entrada de energia em compósito PP|20% fibra de sisal, pertencente ao primeiro lote fabricado sem

RC pré incorporado na mistura.

No segundo lote, as peças foram produzidas a partir de compósitos contendo o RC_2 pré-incorporado. Na Figura 8, estão mostradas partes da caixa de medidor produzidas neste segundo lote. Os insertos metálicos para o aparafusamento das tampas ficaram bem fixos e não apresentaram trincas nas interfaces.

Na Figura 9, está mostrada uma foto da caixa de entrada de energia elétrica, montada. O visor de policarbonato ficou bem fixo, sem apresentar defeitos nas interfaces. As abas da tampa não tiveram distorções e encaixaram-se perfeitamente. Contudo, observou-se, também, má dispersão do RC_2, produzindo as estrias esbranquiçadas na parte superior da tampa.

Figura 8: Peças do segundo lote: partes inferiores e superiores da caixa de medidor de entrada de energia elétrica, fabricadas em

compósito PP|20% fibra de sisal.


31

Figura 9: Caixa de entrada de energia elétrica injetada em compósito PP|20% fibras de sisal, em massa, com visor em

policarbonato.

Ensaio de inflamabilidade. Nos testes realizados com RC_2, constatou-se a necessidade de se incorporar no mínimo 25% dos materiais aos compósitos, a fim de se obter classificação V0. Este resultado está de acordo com as recomendações dos fabricantes. O RC_1, entretanto, não apresentou resultado satisfatório, mesmo sendo utilizado em altas proporções. Na proporção de 50%, em massa, do compósito obtido, os resultados mostraram superfície pegajosa e combustão completa no ensaio de inflamabilidade.

Ensaios de tração e flexão. Compósitos PP|sisal sem RC. As propriedades mecânicas dos compósitos PP|10, 15 e 20% fibras de sisal, na forma de corpos de prova preparados em extrusora de dupla rosca, sem RC, estão mostrados na Tabela 5. Para efeito de comparação, estão apresentadas as propriedades correspondentes ao do polímero puro (PP H201) e as do Noryl©, por este ser o produto mais utilizado na confecção de caixas de entrada de energia elétrica comerciais.

Com relação aos compósitos contendo PP|%fibras de sisal, observaram-se aumentos no módulo de tração de 48% e, no módulo de flexão, de 15%, com o aumento do percentual de fibras de sisal (até 10%). A resistência à tração, entretanto, não variou significativamente (5%) com a incorporação de 10% a mais das fibras.

Compósitos PP|fibras de sisal com RC. Na Tabela 6, estão mostrados os resultados dos ensaios de tração efetuados nos corpos de prova de compósitos PP|20% fibra de sisal, extraídos das caixas de entrada de energia elétrica injetadas. Apesar de ter sido verificada má dispersão do RC no primeiro processo, pela falta de uma pré mistura ou homogeneização adequada no compósito extrudado, os valores resultantes em resistência mecânica à tração e em elongação máxima foram similares. Quanto ao módulo elástico, os valores médios resultantes, de cada processo, foram diferenciados (aproximadamente 50%). Porém, observando-se a dispersão dos valores, pode-se concluir que não houve influência significativa na aplicação dos dois processos.

Tabela 5: Resultados dos ensaios de resistência à tração e à flexão realizados nos compósitos PP|%fibra de sisal, no polímero puro e

no Noryl©, este último utilizado nas caixas de entrada de energia elétrica.

Propriedades PP|% fibras de Sisal

10 15 20

Resistência à tração (MPa)

28,0 ± 0,7 30,1 ± 0,5 29,6 ± 0,8

Alongamento na ruptura (%)

4,0 ± 1,0 4,0 ± 1,0 4,0 ± 1,0

Módulo de tração (GPa)

1,3 ± 0,3 1,5 ± 0,4 2,5 ± 0,3

Módulo de flexão (GPa)

2,9 ± 0,3 3,4 ± 0,3 3,4 ± 0,1

Tensão de ruptura sob flexão (MPa)

51,0 ± 1,0 52,0 ± 1,0 53,0 ± 1,0

Propriedades PP (H201) Noryl© [23]


34,0 66,0


12,0 30,0

Módulo de tração (GPa)

--- 24,0

Módulo de flexão (GPa)

1,5 24,8

Tensão de ruptura sob flexão (MPa)

--- 93,1

Tabela 6: Resultados dos ensaios de tração realizados em corpos de prova de compósitos PP|20% fibra de sisal (%, em massa), retirados das caixas de entrada de energia elétrica.

Propriedades 1º Lote 2º Lote


16,0 ± 1,0 17,0 ± 2,0


2,0 ± 1,0 2,0 ± 1,0

Módulo de elasticidade (GPa)

2,5 ± 0,7 1,3 ± 0,5

Na Tabela 7, estão mostrados os resultados dos ensaios de flexão efetuados nos corpos de prova fabricados com os compósitos PP|20% fibra de sisal. Os valores obtidos para a tensão de ruptura e módulo de elasticidade foram inferiores aos obtidos para os compósitos preparados sem RC. Pode-se verificar, também, que a adição de 5% de talco ao compósito PP|20%fibra de sisal provocou uma diminuição na tensão de ruptura de 17% e, no módulo, de 11%.


32

Tabela 7: Resultados dos ensaios de flexão efetuados em corpos de prova de compósitos PP|20%fibra de sisal (%, em massa), com adições de talco (%, em massa).

Teor de talco, %

PP|20% fibra de sisal


Módulo de elasticidade (GPa)

0 46,0 ± 1,0 1,9 ± 0,1

5 38,0 ± 2,0 1,7 ± 0,1

Ensaios de impacto Charpy. Na Tabela 8, estão mostrados os valores de resistência ao impacto obtidos para os compósitos PP|20% fibra de sisal com adições de talco. Na adição de 5%, observou–se aumento na resistência ao impacto, o qual, entretanto, foi inferior ao valor obtido para o compósito sem RC.

Tabela 8: Valores de resistência ao impacto Charpy dos corpos de prova dos compósitos PP|20% fibra de sisal (%, em massa), com relação homopolímero (hom) e copolímero (cop) equivalente a 65/35, com e sem RC, e adições de talco (%, em massa), medidos em J/m.

Teor de talco, %

PP|20% fibra de sisal, hom/Cop= 65/35 – Resistência ao impacto Charpy, J/m

Com RC Sem RC

0 51,0 ± 3,0 ---

5 57,0 ± 5,0 ---

15 --- 71,0 ± 3,0

Verificação da estabilidade térmica. Não foi observado nenhum efeito visível na superfície das caixas, seja na forma de rachaduras seja na forma de migração de substâncias líquidas. Também não foi observada ocorrência de empenamento.

Verificação do grau de proteção contra impactos mecânicos externos. Nenhuma das formulações suportou o impacto do pêndulo. Em todos os testes houve ruptura completa do fundo das caixas.

Resistência ao intemperismo. Ao final de 1000 h de exposição ao intemperismo acelerado, os corpos de prova não apresentaram perda de brilho, esfarelamento ou qualquer outro sinal de degradação, demonstrando o bom desempenho dos aditivos antiUV incorporados.

Análise da microestrutura

Microscopia óptica. Na Figura 10, está mostrada imagem da superfície de fratura de compósito PP|20% fibra de sisal (%, em massa) fraturado no ensaio de resistência mecânica à tração, sentido perpendicular ao fluxo produzido durante o processo de injeção. Foram observadas poucas fibras saindo do plano de fratura, indicando que houve pouco descolamento, ou seja, houve boa compatibilização da mistura (fibras e matriz).

Figura 10: Imagem por OM da superfície de fratura de compósito PP|20% de fibra de sisal (%, em massa); superfície perpendicular ao

fluxo. Ampliação: 12x.

Na Figura 11, estão mostradas superfícies do mesmo material, submetidas ao polimento com alumina. Na Figura 11(a) a superfície mostrada é perpendicular ao fluxo produzido durante o processo de injeção. Na Figura 11(b) a superfície mostrada é paralela ao fluxo. A partir das duas imagens foi possível verificar que o diâmetro das fibras foi heterogêneo, indicando que elas acabaram cisalhando durante o processo de extrusão. O cisalhamento pode consistir em importante mecanismo para melhorar a resistência mecânica do compósito, ocasionando aumento na razão comprimento|diâmetro, além de aumentar a compatibilidade fibra|matriz.

(a) (b)

Figura 11: Imagens OM da superfície de compósito PP|20% fibra de sisal (%, em massa): (a) superfície perpendicular ao fluxo; (b)

superfície paralela ao fluxo. Ampliação: 12x.

Microscopia eletrônica de Varredura, SEM. Na Figura 12, estão mostradas as superfícies de fratura do compósito PP|20% fibra de sisal (%, em massa). A fratura ocorreu perpendicular à direção do fluxo produzido no processo de injeção. A partir desta imagem foi possível verificar que poucas fibras saíram do plano da fratura, como já havia sido observado anteriormente por OM. Estas fibras soltas foram resultantes do processo “pullout”, que consiste do descolamento na interface fibra-matriz, provocando a diminuição na resistência mecânica do material. No caso deste compósito, tanto a fibra quanto a matriz tiveram, em geral, ruptura ao longo dos mesmos planos, indicando boa adesão superficial. Na Figura 12(c) é possível observar a imagem de uma das fibras cisalhadas no processo.


33

Figura 12: Micrografias obtidas por SEM de duas superfícies de fratura do compósito PP|20% fibra de sisal (%, em massa),

perpendiculares ao fluxo de injeção.

4 Conclusões

No processamento da mistura compósito PP|fibras de sisal, estas últimas devem ser alimentadas desde o início da extrusora, a fim de que sejam submetidas a um cisalhamento intensivo, o que proporciona sua compatibilização com a matriz.

Durante o preparo dos compósitos, o transporte das fibras até o interior da extrusora consistiu em uma operação complicada por causa da baixa fluidez do material, que tendeu a formar um feixe compacto no funil de alimentação (novelo), bloqueando momentaneamente o fluxo, causando, consequentemente, heterogeneidades na composição e oscilação na taxa de descarga do extrudado.

A incorporação de um RC não halogenado em proporção de 25%, em massa, produziu um material resistente à chama, com classificação V0.

Os pellets do material devem ser processados em extrusora dupla rosca, para diminuir as heterogeneidades da mistura e o efeito térmico que pode proporcionar perdas de propriedades, principalmente as mecânicas.

As temperaturas de extrusão e de injeção do compósito devem ser mantidas abaixo de 180 °C, a fim de evitar a deterioração do material, com consequente redução da resistência mecânica das fibras causada pela degradação térmica.

Com todos os ajustes proporcionados, foram produzidas caixas de entrada de energia elétrica completas com compósito PP|20% fibra de sisal (%, em massa).

Agradecimentos

Os autores agradecem às Instituições LACTEC, COELBA, CIMATEC-BAHIA, METALPLÁSTICO e ANEEL pelo apoio financeiro, de infraestrutura e de fomento para a realização deste trabalho de pesquisa.

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http://www.boedeker.com/noryl_p.htm


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Regulatory risk premium in the calculation of WACC for tariff revisions in the electricity sector: impacts on the perception of market risk under Brazilian law 12783/2013

Prêmio de risco regulatório no cálculo do WACC para as revisões tarifárias do setor de energia elétrica: impactos sobre a percepção de risco do mercado à luz da lei 12.783/2013

Richer de Andrade Matos1

Flávia Verusca Buturi Monarin Matos2

1FAE Centro Universitário

[email protected]

2COPEL

[email protected]

Abstract: The existence of risk allocated to companies and the market as a whole, associated with interventions from the regulatory agency in the economy, and in particular in the electric sector, is the subject of ongoing debate. Nevertheless, the electric energy regulatory agency in Brazil, ANEEL, eliminated the “regulatory risk” component from the Capital Asset Pricing Model of the tariff revision process for distribution and transmission utility companies. On the other hand, on 11/09/2012, the Brazilian government edited

an emergency measure, the so-calledMP 579, later transformed into the Law 12783/2013, which had a significant impact on the power generation, transmission and distribution utility companies in Brazil. Thus, this paper aims at investigating the behaviour of the Eletric Energy Index (Índice de Energia Elétrica - IEE) in comparison to the BOVESPA index (IBOVESPA) before and after the MP 579, seeking to identify whether there is an increased perception of risk by the entrepreneur. The results demonstrate that the publication of MP 579 had a direct impact on risk perception of investors over the energy utility companies, given that the performance of IEE showed larger negative variaton in comparison with IBOVESPA.

Keywords: Risk, regulation, electric sector, Law 12783/2013.

Resumo: A existência de riscos imputados às empresas e ao mercado como um todo, associado a intervenções do agente regulador / poder concedente na economia, e em especial no setor elétrico, é tema de debate recorrente. Apesar disso, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), nas revisões tarifárias das distribuidoras e transmissoras de energia elétrica, eliminou o componente “risco regulatório” do cálculo do custo de capital próprio do Modelo de Precificação de Ativos Financeiros. Em contrapartida, em 11/09/2012, o governo brasileiro editou a Medida Provisória nº 579 (MP 579), posteriormente convertida na Lei 12.783/2013, a qual promoveu significativo impacto sobre as empresas de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica no Brasil. Dessa forma, este artigo tem como objetivo verificar o comportamento do Índice de Energia Elétrica (IEE), comparativamente ao Índice Bovespa (IBOVESPA) anterior e posteriormente à MP 579, buscando identificar se há aumento da percepção de risco por parte do empreendedor. Os resultados demonstram que a publicação da MP 579 impactou diretamente na percepção de risco do investidor sobre as empresas do setor de energia, haja vista que o desempenho do IEE apresentou variação negativa maior que a verificada para o mercado.

Palavras-chave: Risco, regulação, setor elétrico, Lei 12.783/2013.

1 Introdução

O atual modelo de concessão do serviço público de transmissão de energia elétrica estabeleceu o denominado regime de preços máximos (“price-cap”), cuja finalidade precípua é a eficiência na prestação do serviço e a modicidade tarifária, com vantagens para os usuários do serviço. Dessa forma, a revisão tarifária periódica constitui o instrumento regulatório do novo regime mediante o qual se assegura que os ganhos de eficiência empresarial se expressem em modicidade tarifária.

A previsão de realização de revisão tarifária periódica está consignada em lei e nos contratos de concessão do serviço público de transmissão de energia elétrica. Portanto, trata-se de obrigação legal e contratual, cabendo à Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) sua implementação, conforme disposto no §2º do art. 9º da Lei nº 8.987, de 13 de fevereiro de 1995:


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“Os contratos poderão prever mecanismos de revisão das tarifas, a fim de manter-se o equilíbrio econômico-financeiro.”

No processo de revisão tarifária é estabelecida a taxa de remuneração do custo de capital, a qual deve estabelecer um valor adequado. Um valor abaixo do nível real do custo de oportunidade pode inviabilizar novos investimentos e comprometer a qualidade dos serviços prestados. Por outro lado, se a taxa de retorno é superestimada, o empreendedor irá se apropriar de uma rentabilidade superior ao custo de capital adequado, acarretando distorção de preços.

A existência de algum tipo de risco imputado às empresas e ao mercado como um todo, associado a intervenções do agente regulador / poder concedente na economia, é tema de debate recorrente. Apesar disso, a ANEEL, no 3º Ciclo de Revisão Tarifária Periódica (CRTP) das empresas distribuidoras de energia elétrica em 2011, optou por eliminar o componente “risco regulatório” do cálculo do custo de capital próprio do Modelo de Precificação de Ativos Financeiros (CAPM)

1.

Em contrapartida, em 11/09/2012, o governo brasileiro editou a Medida Provisória nº 579 (MP 579), posteriormente convertida na Lei 12783/2013, a qual promoveu significativo impacto sobre as empresas de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica no Brasil

2.

Em linhas gerais, a MP 579 autorizou a prorrogação dos contratos de concessão para as empresas do setor. Para efetivar a prorrogação, a concessionária deveria aceitar as condições impostas pelo poder concedente. Dentre tais condições, as mais controversas foram a redução do preço da energia gerada por usinas tidas como já depreciadas (energia velha) e a alteração dos valores a serem pagos às empesas transmissoras também em função da desconsideração do pagamento referente à amortização e à depreciação dos ativos.

Dessa forma, o presente artigo tem por objetivo verificar o comportamento do Índice de Energia Elétrica (IEE), comparativamente ao Índice Bovespa (IBOVESPA) anterior e posteriormente à MP 579 / Lei 12.783/2013, buscando inferir se há aumento da percepção de risco por parte do empreendedor frente à interferência do regulador / poder concedente.

Assim, além desta introdução, este artigo apresenta: a conceituação do modelo WACC e CAPM padrão (definidos a seguir); a evolução das revisões tarifárias nos subsetores de transmissão e distribuição, bem como as adaptações no modelo CAPM ao setor elétrico brasileiro; as observações empíricas do comportamento do IEE após a Lei 12.783/2013; e por fim as considerações finais.

1 CAPM – Capital Asset Pricing Model 2 Apesar do conteúdo da MP 579 afetar diretamente as empresas do setor de transmissão e geração de energia, acredita-se que o efeito tenha sido estendido às concessionárias de distribuição, visto que muitas delas têm suas concessões com vencimento em 2015.

2 Modelo WACC e CAPM padrão

Conforme comentado, a ANEEL utiliza o método do Custo Médio Ponderado de Capital (Weighted Average Cost of Capital – WACC) em combinação com o CAPM para a estimativa do custo do capital.

O cálculo do WACC é dado pela equação 1,

)1.(.. TKdDP

DKp

DP

PWACC

(1)

onde

P: parcela de capital próprio na estrutura da empresa;

D: parcela de capital de terceiros na estrutura da empresa;

Kp: custo de capital próprio da empresa;

Kd: custo de capital de terceiros;

T: tributação sobre lucros.

O cálculo do WACC é de suma relevância para grandes empresas, haja vista que este é usualmente adotado como Taxa Mínima de Atratividade (TMA), ou seja, é a própria taxa de retorno requerida pela organização e utilizada então como taxa de desconto na análise de viabilidade econômico-financeira da inversão de capital em projetos, conforme Damodaran [2].

Assim, o WACC é calculado a partir da presença do custo de capital próprio e de terceiros. É comum a existência dos dois tipos de capital na estrutura de uma empresa, afinal, raros são os casos em que uma organização detenha todo o montante necessário para realizar os investimentos desejados levando, portanto, a uma busca do recurso no mercado financeiro.

Para identificação da participação relativa de cada tipo de capital na estrutura de uma empresa, é comum a adoção do patrimônio líquido constante do balanço patrimonial como “proxy” para o volume de capital próprio, enquanto que a participação de capital de terceiros é geralmente extraída do somatório entre passivo circulante e passivo não circulante, também disponíveis no balanço da organização.

Com relação ao custo de cada tipo de capital, geralmente se adota, para o custo de capital de terceiros, o próprio custo do dinheiro no mercado, enquanto que para o custo de capital próprio é usual a adoção da taxa obtida por meio do modelo CAPM.

O modelo tradicional do CAPM é dado pela equação 2,

(2)

).( RfmRfP KKKK


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onde

Kp: Retorno esperado (custo de capital próprio);

KRf: Taxa de um ativo livre de risco;

Km: Retorno esperado do mercado acionário;

KRf: Retorno esperado do ativo livre de risco;

β: Coeficiente Beta da variação dos preços de ações da empresa (ou setor) em relação ao mercado.

Damodaran [2] afirma que no CAPM o prêmio é definido como a diferença entre retornos médios sobre ações e os retornos médios sobre títulos de risco zero para um longo período histórico.

Segundo Assaf Neto [3], o custo de capital próprio revela o retorno desejado pelos acionistas de uma empresa em suas decisões de aplicação de capital próprio. Assim, o autor, ao analisar o modelo CAPM, aponta que um ativo deve promover uma promessa de retorno que compense o risco. A adoção do modelo implica que a taxa de retorno requerida pelo investidor deve incluir a taxa livre de risco da economia mais um prêmio que remunere o risco sistemático apresentado pelo ativo em avaliação, representado pelo coeficiente beta, determinado pela regressão linear entre o retorno do ativo e a taxa de retorno da carteira de mercado.

Ainda segundo Damodaran [4], “o CAPM é construído sobre a premissa de que a variância de retornos é a medida de risco apropriada, mas apenas aquela porção de variação que é não-diversificável é recompensada”. Ou seja, parte do risco em qualquer ativo individual pode ser eliminado por meio da diversificação.

Nesse modelo o retorno esperado sobre o ativo será a soma de uma taxa livre de risco e um retorno associado a um risco não-diversificável, o que faz com que o retorno esperado varie linearmente com relação ao beta do ativo. Dessa forma, o CAPM relaciona um ativo com a carteira a que pertence por meio da linha de mercado de títulos. O risco não-diversificável, ou risco sistemático ou risco de mercado, é aquele que não pode ser eliminado por meio da diversificação. O risco não-diversificável tem origem nas flutuações a que está sujeito o sistema econômico como um todo. No mercado de ações, o risco sistemático é inerente a todas as ações.

Embora o modelo CAPM date da década de 1970 e seja ainda hoje o mais adotado para cálculo do WACC globalmente, a maior parte dos testes estatísticos realizados foram finalizados como não conclusivos, relata Bellizia [5].

Devido a aspectos tais como falta de qualidade e quantidade das informações disponíveis, imaturidade dos mercados de capitais, inexistência de séries temporais extensas e os fortes desequilíbrios macroeconômicos que geram altas volatilidades dos papéis nos mercados emergentes, a ANEEL estima o beta no mercado americano, assim como utiliza dados de um título de renda fixa do bônus do tesouro

americano para a taxa livre de risco e a taxa de retorno do S&P500 como prêmio de risco de mercado.

Dessa forma, conforme afirma a própria ANEEL [6], “é certo que do ponto de vista da consistência conceitual, o ideal seria estimar um CAPM local, determinando a taxa livre de risco, o prêmio de mercado e o beta sobre o mercado acionário local”, porém, devido aos fatores limitadores destacados acima, utiliza-se uma alternativa: cálculo do custo de capital a partir do CAPM aplicado ao mercado de distribuição / transmissão de energia elétrica dos Estados Unidos, com a adaptação de risco associado às especificidades do mercado local.

É importante informar que essa alternativa é sugerida por diversos autores, tais como Damodaran [2], o qual relata a possibilidade da inclusão de um prêmio de risco que o investidor incorre ao sair de uma economia madura para aquelas em desenvolvimento. Segundo ele, este é o denominado Risco Soberano, ou seja, o risco ao qual um investidor está exposto em função do ambiente macroeconômico do país no qual o empreendimento se situa. Assim, justifica-se a inclusão de um prêmio extra pelo referido risco.

A utilização destas adaptações, bem como a evolução das revisões tarifárias para os subsetores de transmissão e distribuição de energia estão expostos no tópico a seguir.

3 Ciclos de revisões tarifárias nos subsetores de transmissão e distribuição e adaptações ao setor elétrico brasileiro

A ANEEL já promoveu três ciclos de revisão tarifária para as transmissoras e distribuidoras, as quais estão resumidamente expostas a seguir.

3.1 Ciclos de revisão do setor de transmissão

A primeira nota técnica da ANEEL, contendo a metodologia e os critérios a serem utilizados no cálculo da remuneração das instalações de transmissão de energia elétrica, continha orientações quanto ao cálculo das remunerações das instalações de transmissão de energia elétrica pertencentes à Rede Básica e das Demais Instalações de Transmissão – DITs do sistema interligado nacional, bem como a definição de receita-teto das instalações concedidas mediante licitação, na modalidade de leilão público, ou autorizadas por meio de resolução específica da ANEEL.

Como, em princípio, as concessionárias afetadas pela MP 579/Lei 12.783 foram aquelas que tinham concessões a vencer, optou-se por apresentar os cálculos somente das instalações pertencentes à Rede Básica e DITs.

No quadro 1, observa-se que as revisões tarifárias da transmissão ocorrem a cada quatro anos, e que no seu decorrer houve decréscimo do valor do custo médio ponderado de capital real de 8,45% para 6,55%.


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Quadro 1: Revisões tarifárias da transmissão.

DADOS 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

Ano 12/04/2006 15/12/2009 22/03/2013

Nota Técnica ANEEL NT nº 062 NT nº 349 NT nº 075

Método WACC/CAPM WACC/CAPM WACC/CAPM

Taxa de Remuneração Final Real 8,45% 7,24% 6,55%

Composição 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

CUSTO DE CAPITAL Proporção de Capital Próprio 45,00% 36,45% 37,67%

Proporção de Capital de Terceiros 55,00% 63,55% 62,33%

Taxa livre de risco 5,24% 5,09% 4,59%

Prêmio de risco de Mercado 6,47% 5,45% 5,79%

Beta médio alavancado 0,553 0,627 0,92

Prêmio de risco do negócio e financeiro 3,58% 3,42% 5,33%

Adaptação do Risco ao mercado Brasileiro 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

Prêmio de risco País 3,62% 5,23% 3,52%

Prêmio de risco regulatório

considerado no prêmio de risco de

negócio* 0,00% 0,00%

Prêmio de risco cambial 2,00% 0,00% 0,00%

Custo de capital próprio nominal 14,44% 13,74% 13,44%

Custo da dívida 13,00% 12,25% 10,02%

Impostos 34% 34% 34%

CUSTO MÉDIO PONDERADO DE CAPITAL 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

WACC nominal depois dos impostos 11,22% 10,15% 9,18%

WACC real depois de impostos 8,45% 7,24% 6,55%

Verifica-se também que houve redução da participação do capital próprio, na ordem de 7%, e na taxa livre de risco – 0,65%.

Outra variável que apresentou um comportamento decrescente foi o custo do capital de terceiros (custo da dívida), reduzindo de 13,0% para 10,02%.

O prêmio de risco país não apresentou tendência, visto que subiu no 2º ciclo e decresceu no 3º, enquanto o beta, que representa o risco sistemático apresentado pelo ativo em avaliação, comportou-se de maneira crescente, de 0,53% para 0,92%.

Com relação ao risco regulatório, a ANEEL, desde o primeiro ciclo de revisão da Transmissão, não o considerou sob a alegação de que o risco que envolve o setor de transmissão é baixo. No entanto, observa-se que o cálculo contemplava o prêmio de risco cambial, o qual foi eliminado no 2º ciclo de revisão tarifária.

Estes itens serão discutidos de forma mais detalhada nas seções subsequentes, que tratarão das adaptações do modelo CAPM para o setor elétrico brasileiro.

3.2 Ciclos de revisão do setor de distribuição Quanto ao setor de distribuição, que também possui revisão tarifária a cada quatro anos, a redução do custo médio ponderado de capital foi ainda mais expressiva, passando de 11,26% para 7,50% real, mais de 3,5 pontos percentuais, como pode ser observado no quadro 2.

Nota-se também que a ANEEL considerou prêmio de risco regulatório e prêmio de risco cambial nos dois primeiros ciclos de revisão, eliminando-os no 3º ciclo. Porém, enquanto no 1º ciclo o prêmio de risco regulatório foi considerado prêmio de risco adicional somado ao CAPM (3,33%), no 2º, o prêmio de risco foi acrescentado ao próprio beta (0,218).


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Quadro 2: Revisões tarifárias da distribuição.

DADOS 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

Ano 01/09/2003 21/03/2007 26/10/2011

Nota Técnica NT nº 188 NT nº 68 NT nº 297

Método WACC/CAPM WACC/CAPM WACC/CAPM

Taxa de Remuneração Final Real 11,26% 9,95% 7,50%

Composição 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

CUSTO DE CAPITAL Para instalações existentes

Proporção de Capital Próprio 50,00% 42,84% 45,00%

Proporção de Capital de Terceiros 50,00% 57,16% 55,00%

Taxa livre de risco 6,01% 5,32% 4,87%

Prêmio de risco de Mercado 7,76% 6,09% 5,82%

Beta médio alavancado 0,69 0,554 0,74

Prêmio de risco do negócio e financeiro 5,38% 4,70% 4,31%

Adaptação do Risco ao mercado Brasileiro 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

Prêmio de risco País 4,08% 4,91% 4,25%

Prêmio de risco regulatório 3,33% 0,218 0,00%

Prêmio de risco cambial 2,00% 1,78% 0,00%

Custo de capital próprio nominal 17,47% 16,71% 13,43%

Custo da dívida 15,76% 14,97% 11,26%

Impostos 34% 34% 34%

CUSTO MÉDIO PONDERADO DE CAPITAL 1º CICLO 2º CICLO 3º CICLO

WACC nominal depois dos impostos 13,94% 12,81% 10,13%

WACC real depois de impostos 11,26% 9,95% 7,50%

3.3 Adaptações do modelo CAPM ao setor elétrico brasileiro

Conforme informado, devido às características do mercado brasileiro (emergente, com períodos curtos de histórico de dados e de maturidade do mercado de capitais), a ANEEL optou por calcular o CAPM com base em dados das empresas norte-americanas inserindo ajustes ao modelo original para retratar o risco que o investidor incorre ao investir no setor elétrico no Brasil.

As adaptações utilizadas pela ANEEL foram os prêmios de risco regulatório, cambial e país, os quais são detalhados a seguir.

Risco regulatório

Uma questão importante a ser considerada na modelagem do custo de capital de setores regulados é a diferença de risco derivado das categorias de regimes regulatórios. São três regimes regulatórios adotados em setores regulados:

Regimes com alto poder de incentivo: price-caps, revenue caps, etc.;

Regimes com médio poder de incentivo: esquemas regulatórios híbridos e estruturas regulatórias menos explícitas;

Regimes com baixo poder de incentivo: custo de serviço (cost plus), ou taxa de retorno garantida (rate of return).

Dessa forma, para o cálculo do prêmio de risco regulatório, considera-se que o risco regulatório dos EUA está refletido no beta daquele mercado, que, de acordo com Pires e Piccinini [7], generalizadamente adota o regime de baixo poder de incentivo (rate of return).

Contudo, conforme exposto, é reconhecido que o regime de regulação por “preços máximos”, que é adotado no Brasil, apresenta maiores riscos que o de taxa de retorno adotado nos EUA. Nesse caso, é necessário determinar o risco adicional derivado do regime regulatório brasileiro.

A regulação da taxa interna de retorno é também conhecida como tarifação pelo custo do serviço. Mediante esse critério, os preços devem remunerar os custos totais e conter uma margem que proporcione uma taxa interna de retorno atrativa ao investidor.


40

O princípio da regulação pela taxa interna de retorno generalizou-se a partir da experiência norte-americana iniciada no final do século passado, com a regulação de monopólios privados de serviço público.

Segundo Pires e Piccinini [7], destaca-se, como vantagem do método da taxa de retorno, a possibilidade de o regulador beneficiar os consumidores e minorar o risco dos investidores, ao reduzir os preços em função dos ganhos de produtividade e repassar os custos eventuais não previstos nos períodos de revisão das tarifas.

Como desvantagem, os autores citam o custo regulatório elevado, já que é necessário um cálculo apurado de taxas de retorno das firmas e um monitoramento contábil, ambos sujeitos a todos os problemas oriundos das assimetrias informacionais de um mercado monopolista.

O mecanismo “price-cap”/“revenue-cap” constitui-se na definição de um “preço-teto” para os preços médios da firma, corrigido de acordo com a evolução de um índice de preços ao consumidor menos um percentual equivalente a um fator de produtividade, para um período prefixado de anos.

O “price-cap” foi originalmente adotado na Inglaterra como uma alternativa ao método de tarifação pela taxa interna de retorno, pois na opinião dos novos reguladores, segundo Pires e Piccinini [7], a adoção do “price-cap” contribuiria para reduzir o risco de captura das agências reguladoras (ao não expô-las a uma situação de assimetria de informações); e para incentivar a ação eficiente das firmas, uma vez que, com preços fixos, estas poderiam apropriar-se da redução de custos que viesse a ocorrer entre os períodos revisionais.

Assim, sintetizando, Green & Pardina [8] apud Camacho et al. [9], afirmam que os regimes regulatórios, em uma escala de risco (ou incentivos) se encontram dentro de dois extremos, sendo o rate of return (taxa de retorno) o de menor risco e o price cap o de maior risco.

Uma maneira de estimar a diferença de risco existente entre os ambientes regulatórios distintos seria justamente pela diferença entre os betas destes mercados. Porém, é importante isolar o risco financeiro, para isso, o ajuste deve ser feito somente para o risco do negócio, ou seja, sem considerar a alavancagem financeira.

Segundo a ANEEL [10], considerando uma amostra de empresas operando sob uma regulação de preços máximos (“price-cap”), obtêm-se geralmente “betas desalavancados” compreendidos entre 0,4 e 0,8; já quando os betas são calculados a partir de informações do mercado acionário dos EUA (regulação de taxa de retorno), os valores obtidos são em geral inferiores, variando entre 0,1 e 0,415.

Devido a estas constatações, a ANEEL, no 1º e 2º ciclos de revisões tarifárias da distribuição, considerou o prêmio de risco regulatório.

No primeiro ciclo, o ajuste de prêmio de risco regulatório foi encontrado pela diferença entre os betas do subsetor elétrico dos mercados norte-americano (beta desalavancado de 0,159) e inglês (beta desalavancado de 0,588). Desta

forma, o cálculo se deu pela equação 3, onde 7,76% representa o risco de mercado.

%,%,*),,(* 33376715905880 mEUARU R (3)

O segundo ciclo de revisão também considerou o ajuste de prêmio de risco regulatório por meio da diferença entre os betas do mercado norte americano e do Reino Unido, porém neste momento, ao invés de somar o prêmio de risco, o próprio beta foi acrescido de 0,218.

Já no terceiro ciclo de revisão tarifária, apesar do questionamento de várias concessionárias e consultorias no processo de audiência pública, a ANEEL optou por retirar o prêmio de risco regulatório.

Assim, de acordo com ANEEL [6], para se considerar algum componente de risco de regime regulatório, seria necessário calcular a exata diferença entre as regras regulatórias que incorrem as empresas de distribuição no Brasil e as empresas dos EUA consideradas na amostra para construção do beta.

Adicionalmente, a ANEEL considera que o risco país está diretamente relacionado à qualidade institucional do país, o que englobaria a ação das próprias instituições envolvidas com a regulação, inclusive agências reguladoras.

Assim, segundo a agência, além da diferença entre regimes regulatórios, seria necessário deduzir do risco regulatório o risco relacionado à regulação que está inclusa no risco país.

Em oposição, Burkhard Pedell [11] apud ANEEL [6], conclui que a ação do regulador reduz e impõe riscos que a empresa incorreria caso não regulada. Desta forma, entende-se que o regulador pode impor riscos à empresa devido à atuação própria de regulador. Por outro lado, diversos riscos que uma empresa não regulada incorreria são reduzidos ou excluídos quando regulada. Em resumo, o autor afirma que o risco regulatório estaria relacionado com a maneira como a ação do regulador afeta a distribuição de probabilidades dos fluxos de caixa das empresas.

Por fim, o autor afirma que a possibilidade de atuação assimétrica do regulador apenas pode ser respondida pela medição empírica, e que há evidências de que a atuação pode ser assimétrica em favor da empresa (risco regulatório negativo) ou em prejuízo (risco regulatório positivo).

Porém, o risco regulatório é um exemplo de risco assimétrico, uma vez que consensualmente o retorno positivo potencial gerado pela regulação é usualmente menor que o retorno negativo potencial para a empresa regulada.

Wright, Mason e Miles [12] apud Camacho et al. [9], alertam que o risco regulatório somente é incorrido quando as ações do regulador introduzem risco sistemático para empresa e Grout e Zalewska [13] apud Camacho et al. [9], mostram como o efeito de mudanças regulatórias impacta o risco do negócio.


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Concluindo, quanto ao risco regulatório para a distribuição, a ANEEL decidiu não considerar remuneração adicional para o componente risco regulatório, em função de que ela avalia que este já está refletido no risco do negócio (beta) e no risco país.

No caso da transmissão, conforme explicitado na tabela 1, a agência regulatória não reconheceu a existência de risco regulatório, isto em virtude de que, no seu entendimento, neste setor cabe à concessionária apenas implementar seu projeto adequadamente e gerir sua operação e manutenção, sendo que o único risco que correria a transmissora seria a perda de parte da receita por indisponibilidade.

Já pelo lado do custo do investimento, também no setor de transmissão, o entendimento do órgão regulador é de que o investimento inicial é bastante previsível e sofrerá muito pouca variabilidade durante sua construção, ou seja, o risco também seria muito baixo.

Dessa forma, o ajuste do beta em função do risco regulatório, segundo a ANEEL [10], deve ser analisado separadamente para cada segmento considerado e, devido a isso, para o segmento de distribuição no 1º e 2º ciclos, foram feitos ajustes em função do regime regulatório, enquanto que para o segmento de transmissão não foi considerado adicional.

Assim, observa-se que a decisão da ANEEL em considerar risco regulatório está relacionada a riscos internos advindos da gestão do negócio. Porém, é importante citar que a própria ANEEL, no 1º ciclo de revisão, admitia que “Além do risco adicional associado ao regime regulatório brasileiro, considera-se que há uma fonte adicional de risco associada à maior incerteza do ambiente regulatório brasileiro comparativamente aos EUA” [14].

Prêmio de risco cambial

O risco cambial é o risco de que, no momento das movimentações financeiras que envolvam troca de moeda, a taxa de câmbio não reflita uma situação de equilíbrio, como a condição de paridade coberta da taxa de juros. Após a adoção do regime de câmbio livre em 1999, a estimação do prêmio de risco cambial tornou-se mais relevante em função das flutuações do valor da moeda.

A ANEEL, nos ciclos de revisão da transmissão (1º) e distribuição (1º e 2º) utilizou a equação 4 como base de cálculo do prêmio de risco cambial, o qual, segundo a própria agência, é o mais indicado para mercados emergentes como o Brasil.

Brsfii )(* (4)

onde:

i é a taxa de juros doméstica;

i* é a taxa de juros externa;

F é o (logaritmo do) valor futuro do dólar;

S é o (logaritmo do) valor do dólar hoje;

rB é o prêmio de risco Brasil.

O segundo termo da decomposição (f - s) é chamado de “forward premium”, observável no mercado futuro de dólar.

Em resumo, o prêmio de risco cambial é calculado da seguinte maneira: aplica-se o prêmio de risco cambial, chamado de filtro de Kalman, sobre a diferença entre a taxa de câmbio de um contrato futuro de um mês no primeiro dia útil de seu lançamento e a taxa de câmbio a vista (PTAX

3)

prevalecente na data de vencimento do contrato futuro.

Para as observações, a ANEEL utilizou dados do mercado futuro de contratos cambiais da Bolsa Mercantil de Futuros – BMF, assim como a PTAX prevalecente na data de vencimento do contrato futuro.

O risco cambial não foi mais adotado no 2º e no 3º ciclo de revisão da transmissão, e no 3º ciclo de revisão da distribuição.

No segundo ciclo de revisão tarifária da distribuição, a ANEEL adotou, como indicador de risco país, o prêmio de risco Brasil, que seria o resultado da subtração do risco de crédito país do risco soberano (EMBI+ Brasil

4). Em

consequência, a agência entendeu necessária a inclusão do componente de risco cambial, devido à existência de um custo (prêmio de seguro) para a celebração de contratos futuros de câmbio para proteção contra a variação cambial ou hedge [15].

Já no 3º ciclo de revisão, propôs-se a exclusão de um componente adicional de risco cambial, visto que, no entendimento da ANEEL, a adoção do risco país em sua totalidade embute um prêmio exigido pelo mercado relacionado às incertezas quanto ao câmbio, como ataques especulativos, controle de capital, etc.

Adicionalmente, segundo a ANEEL [6], os seguintes motivos indicam a prescindência de inclusão deste item:

a) A exposição das distribuidoras à variação cambial é muito baixa, tendo em vista que a captação de recursos atrelados ao câmbio representa menos de 3% dos recursos totais, conforme Relatórios de Informação Trimestral encaminhados pelas próprias distribuidoras;

b) É acessível às empresas a utilização de derivativos de hedge para a proteção contra variações cambiais, com custos totais desprezíveis, quando comparados à remuneração de capital regulatória da empresa; e

c) Não é a prática nas agências reguladoras de outros países, mercado financeiro e instituições acadêmicas a inclusão de remuneração para risco cambial e,

3 PTAX é uma taxa de câmbio calculada durante o dia pelo BACEN. Consiste na média das taxas informadas pelos negociantes de dólar durante 4 janelas do dia. 4 Emerging Markets Bond Index – Brasil (EMBI+ Brasil) – índice que reflete o comportamento dos títulos da dívida externa brasileira.


42

consequentemente, não há método de cálculo consagrado e validado pela literatura especializada.

Dessa forma, percebe-se realmente que o risco cambial no setor elétrico é bastante reduzido, porém, também é claro que a inclusão do prêmio de risco auxiliava na formação do custo de capital próprio, amenizando a percepção de risco do empreendedor.

Prêmio de risco país

Segundo a ANEEL [6], o risco país pode ser entendido como o risco adicional que um projeto incorre ao ser desenvolvido em um determinado país de economia emergente e instável ao invés de um país com economia desenvolvida, estável e de risco zero (ou o mais próximo de zero possível).

Ao se considerar o CAPM com características do mercado norte-americano para estimação do custo de capital em mercados emergentes, apresenta-se a questão sobre a existência de um prêmio de risco adicional requerido pelos investidores em países emergentes em detrimento de investimentos semelhantes em mercados maduros. Neste caso, conforme sugerido por Damodaran [2], há a possibilidade de inclusão do risco soberano, ou seja, o risco ao qual um investidor está exposto em função do ambiente macroeconômico do país no qual o empreendimento se situa.

O risco país deve captar todas as barreiras à integração dos mercados financeiros e os fatores que influenciam a capacidade de um país em honrar seus compromissos externos (risco de moratória), tais como custos de transação, custos de informação, controle de capitais, leis sobre tributação que discriminam por país de residência, risco de futuros controles cambiais, ataques especulativos sobre a economia, estabilidade econômica e institucional e equilíbrio fiscal.

Nos ciclos anteriores o prêmio de risco de crédito Brasil era computado como o “spread” sobre a taxa livre de risco que estão pagando os bônus emitidos por empresas dos EUA com mesma classificação de risco que o Brasil.

Representado por rs o prêmio de risco soberano e por rcB o

prêmio de risco de crédito Brasil, o prêmio de risco Brasil (r

B), podia ser expresso pela equação 5.

B

cSB rrr

(5)

A ANEEL utilizou no 3º ciclo de revisão da distribuição o valor mediano do Embi+Brasil de janeiro de 2000 a dezembro de 2010; já para a transmissão, foi utilizada a mediana do Embi+Brasil de janeiro de 2000 a dezembro de 2012.

4 Metodologia de análise do comportamento do setor após a MP 579 / lei 12.783

Para averiguação da percepção de risco do investidor para com as empresas do setor elétrico no Brasil após a publicação da MP 579, a análise realizada contempla o desempenho do IBOVESPA e do IEE, a partir de

instrumentos de estatística básica e de um método econométrico.

O IBOVESPA é uma proxy para o mercado como um todo, ou seja, a própria carteira de mercado. Sendo assim, capta, de forma geral, a percepção de risco por conta do investidor. Salienta-se ainda que a escolha possui aderência com a metodologia de cálculo do CAPM, haja vista que o referido modelo contempla a adoção de uma carteira representativa do mercado.

O IEE, outra variável do estudo, foi o primeiro índice setorial da BM&FBOVESPA. Lançado em agosto de 1996 com o objetivo de medir o desempenho do setor de energia elétrica, constitui-se em um instrumento que permite a avaliação do desempenho de carteiras especializadas nesse setor. Portanto, trata-se de um índice constituído por ações de empresas do setor elétrico.

Acerca do método de análise, Matos [12] conceitua econometria como o ramo da economia que trata da mensuração de relações econômicas, isto é, relações entre variáveis de natureza econômica. Ainda em conformidade com o autor, a econometria utiliza dois ingredientes básicos: teoria e fatos. A teoria é incorporada ao estudo econométrico mediante o uso de modelos, enquanto os fatos são sumarizados por meio da utilização de dados relevantes, expressos por variáveis.

Para aplicação da análise econométrica faz-se necessário optar por um modelo. No caso deste estudo, utiliza-se o Modelo de Regressão Linear Múltipla.

Para o alcance do objetivo proposto pelo estudo, adota-se o IEE como variável dependente (Y), o IBOVESPA como variável explicativa (X) e também uma variável dummy

5

sendo 0 para o período anterior à MP 579 e 1 para o período posterior a esta.

O método para estimação do modelo será o Método dos Mínimos Quadrados (MQO) (equação 6).

ii eXbaY .^^

(6)

Para um modelo múltiplo, ou seja, com mais de uma variável explicativa, a representação pode ser feita pela equação 7.

ieXbXbaY 22

^

1

^

1

^

.. (7)

Para que se possa certificar a representatividade do modelo gerado, faz-se necessária a utilização de determinadas estatísticas de avaliação, conforme síntese apresentada no quadro 3.

5 Variável dummy é aquela que indica a ocorrência ou não de um

evento, ou a presença ou a ausência de uma condição. Geralmente, assume somente dois valores: 1 que indica uma situação e 0 a outra.


43

Quadro 3: Estatísticas de avaliação.

Estatística Fórmula Interpretação

Coeficiente de determinação (R

2)

Indica a parcela da variação de Y (VT) explicada pela variação de X. Portanto, 1-R

2 é a parcela VT não explicada por X, isto é,

devido ao efeito de variáveis omitidas. Pode ser interpretado como o quadrado da correlação simples entre os estimadores observados e os estimados de Y. Quanto mais próximo de 1, maior é o impacto da variável X sobre Y.

Estatística F

A estatística F tem por finalidade testar o efeito conjunto das variáveis explicativas sobre a dependente. Isso significa verificar se pelo menos uma das variáveis explicativas do modelo exerce efetivamente alguma influência sobre a variável dependente. É claro que, no caso do modelo linear simples, por existir apenas uma variável explicativa, a função da estatística F é a de testar a significância do efeito de X sobre Y. O F obtido é comparado com F tabelado (crítico). Em suma, uma equação estatisticamente significante deve apresentar um F calculado superior ao F tabelado (crítico).

Estatística t Para um modelo linear

simples, tb = (F)1/2

A estatística t tem por finalidade testar a significância dos parâmetros estimados do modelo, o que equivale ao teste do efeito individual de X e do termo constante. Portanto, é definida para cada um dos parâmetros. O t obtido (calculado) deve ser maior que o t tabelado (crítico).

Fonte: [15] adaptado pelos autores.

É importante salientar que existem formas distintas (linear, logarítmica, exponencial, semilogarítmica, recíproca tipo I e II) para estimação do modelo. Entretanto, em se tratando de um modelo simples (apenas uma variável explicativa), o próprio Matos [15] informa que as especificações não diferem significantemente, já que os valores dessas estatísticas são virtualmente idênticos. Assim, adotando-se adicionalmente o critério da simplicidade, justifica-se a opção pela forma linear.

Sendo esta a metodologia a ser utilizada, cabe ressaltar que os dados utilizados constam no quadro 4.

A opção por setembro de 2011 se deu para que os períodos de análise contenham o mesmo número de observações, períodos equidistantes, antes e após a MP.

Quadro 4: Síntese dos dados utilizados no estudo.

Variável Período Série

IBOVESPA Semanal Set/2011 a Ago/2013

IEE Semanal Set/2011 a Ago2013

Dummy Semanal “0” em período anterior à MP 579 e “1” para período posterior.

5 Discussão dos resultados

A variação acumulada para o IBOVESPA e IEE entre setembro de 2011 e agosto de 2012 (período anterior à publicação da MP 579) é de, respectivamente, 0,9% e 15,9%, enquanto que para o período compreendido entre setembro de 2012 e agosto de 2013 é, respectivamente, -12,36% e -22,83%. Nota-se então uma queda mais sensível no IEE comparativamente ao IBOVESPA. O Gráfico 1 apresenta o desempenho dos dois índices para o referido período.

)1(

)1;(

kn

VRk

VE

F knk

VT

VER 2


44

Gráfico 1: Comparativo de desempenho do IBOVESPA e IEE entre setembro de 2011 e agosto de 2013.

Nota-se, de acordo com o gráfico, que até o mês anterior à publicação da MP 579, o IEE encontrava-se numa crescente, tendo atingido 35.600 pontos em agosto de 2012. Entretanto, daquele mês em diante o índice entrou num estágio decrescente, não conseguindo retornar ao patamar mencionado, atingindo assim os 25.316 em agosto de 2013.

O quadro 5 apresenta a variação acumulada para os dois índices no período anterior e posterior à publicação da MP 579. Quadro 5: Variação comparativa do IBOVESPA e IEE.

Índice Set/11 a Ago/12 Set/12 a Ago/13

IBOVESPA 0,9% -12,36%

IEE 15,9% -22,83%

Uma vez que o setor de energia tende a possuir, historicamente, um beta (β) menor que 1, as variações exibidas fogem à regra posta.

A dimensão da variação negativa para o IEE entre setembro de 2012 e agosto de 2013 pode ter sido provocada pela publicação da MP 579, ocorrida em setembro de 2012. Corroboram com tal inferência os testes realizados para o período de 24 meses (setembro de 2011 a agosto de 2013), conforme quadros 6 e 7.

Quadro 6: Análise de variância a partir do IEE como variável dependente e o IBOVESPA como variável explicativa.

Estatística Coeficiente

(Set/11 a Ago/13)

Parâmetro para validação dos

testes

Coeficiente R2 0,325

Quanto mais próximo de 1,0

melhor

Teste F 49,5 >3,92

Estatística t de Student

7,03 >1,98

P-value 0,00 <0,05

Nota-se que no período analisado, as variações do IBOVESPA contribuíram para explicar cerca de 32,5% das variações ocorridas no IEE. Os demais testes estatísticos corroboram com a influência do IBOVESPA sobre o desempenho do IEE. A opção pela análise do IEE a partir do IBOVESPA é justificada pelo fato do IBOVESPA representar a carteira de mercado, ou seja, os riscos percebidos pelos investidores para essa carteira tendem a estar presentes também na carteira que compõe o IEE.

Entretanto, ao se inserir uma variável dummy representando a ocorrência da MP 579, o coeficiente de determinação (R

2) passa a 66,3%, corroborando assim com a

hipótese de que a medida provisória contribuiu diretamente para a queda observada no IEE entre setembro de 2012 e agosto de 2013. Os demais testes também se mostram estatisticamente significantes, conforme quadro 7.

Quadro 7: Análise de variância a partir do IEE como variável dependente, IBOVESPA e publicação da MP 579 (dummy) como variáveis explicativas.

Estatística Coeficiente

(Set/11 a Ago/13)

Parâmetro para validação dos

testes

Coeficiente R2 0,663

Quanto mais próximo de 1,0

melhor

Teste F 103,35 >3,92

Estatística t de Student (Ibovespa)

6,09 >1,98

Estatística t de Student (dummy)

│-10,31│ >1,98

P-value (Ibovespa) 0,00 <0,05

P-value (dummy) 0,00 <0,05

Portanto, a inserção de uma variável explicativa dummy, representativa da publicação da MP 579, aumenta o poder


45

de explicação do modelo para as variações mais que proporcionais do IEE frente ao IBOVESPA. Pode-se inferir então que, ainda que haja uma percepção de risco para ambos os índices, houve um aumento desproporcional da percepção de risco do investidor para com empresas do setor elétrico comparativamente à carteira de mercado.

6 Considerações finais

A partir das variáveis e metodologia adotadas, conclui-se que a instituição da MP 579 / Lei 12.783 impactou diretamente e de forma negativa a percepção de risco do investidor sobre as empresas do setor de energia, haja vista que o desempenho do IEE apresentou variação negativa maior que a verificada para o mercado, representado pelo IBOVESPA.

Dessa forma, infere-se que ações do poder concedente sobre o setor de energia elétrica impactaram diretamente no desempenho das ações das empresas do setor elétrico, o que leva à percepção de um risco regulatório no setor, imposto à empresa pela própria atuação do órgão regulador / poder concedente.

Portanto, sugere-se que a ANEEL, no próximo ciclo de revisão tarifária, retome a discussão da inclusão de um prêmio de risco regulatório ao CAPM padrão.

Também é importante lembrar, quanto às limitações de atuação deste trabalho, que a análise realizada não distinguiu os reflexos nos subsetores de distribuição, transmissão e geração de energia elétrica, os quais não eram regulados, porém, com a MP, provavelmente serão.

Adicionalmente, é importante lembrar, conforme citação abaixo, que, quanto ao prêmio de risco cambial, a ANEEL informou em suas notas técnicas que, caso se detectasse a evidência deste risco, este prêmio poderia voltar a ser incluído. Assim, espera-se que este mesmo pensamento ocorra quanto ao risco regulatório.

“Ademais, tendo em vista que o cálculo do custo de capital é revisto a cada revisão tarifária, caso a captação em moeda nacional não perdure no longo prazo, a maior exposição ao câmbio que porventura venha a ocorrer nos próximos anos será observada no próximo ciclo de revisão tarifária” [6].

Referências

[1] BRIGHAM, Eugene F; GAPENSKI, Louis C.; EHRHARDT, Michel C. Administração financeira: teoria e prática. São Paulo: Atlas, 2001.

[2] DAMODARAN, Aswath. Finanças corporativas: teoria e prática. 2ª ed. Porto Alegre: Bookman, 2004.

[3] ASSAF NETO, Alexandre. Finanças corporativas e valor. 4ª ed. São Paulo: Atlas, 2009.

[4] DAMODARAN; Aswath. Avaliação de investimentos: Ferramentas para determinar valor de qualquer ativo. 2ª ed. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2010.

[5] BELLIZIA, Nathália Würzler. Aplicação do CAPM para a determinação do custo de capital próprio no Brasil. São

Paulo, 2009. 120p. Dissertação de mestrado. Universidade de São Paulo (USP).

[6] ANEEL. Metodologia e critérios para definição da estrutura e do custo de capital regulatórios. Nota Técnica nº 297/2011-SRE/ANEEL.

[7] PIRES, José Claudio Linhares e PICCININI, Maurício Serrão. Modelos de Regulação Tarifária do Setor Elétrico. Disponível em: www.nuca.ie.ufrj.br/livro/estudos/bndesrev907.doc. Acesso em 16/09/2013.

[8] GREEN, R, PARDINA, M. Resetting price controls for privatized utilities: a manual for regulators. Washington: The World Bank Institute, 1999.

[9] CAMACHO, Fernando; ROCHA, Katia; FIUZA, Gabriel. Custo de Capital de Distribuição de Energia Elétrica – Revisão Tarifária 2007-2009. Revista do BNDES, RJ, v. 13, n. 25, p. 231-268, Jun. 2006.

[10] ANEEL. Metodologia e critérios gerais para definição do custo de capital. Nota Técnica nº 062/2006-SRT/ANEEL.

[11] BURKHARD, P.. Regulatory Risk and the Cost of Capital. Determinants and Implications for Rate Regulation. Springer Berlin. Heidelberg. Jan, 2006.

[12] WRIGHT, S., MASON, R., MILES, D. A study into certain aspects of the cost of capital for regulated utilities in the UK. In: SMITHERS & CO LTD. Report for the UK economic regulators and the office of fair trading. London, 2003.

[13] GROUT, P., Zalewska, A. The impact of regulation on market risk. Journal of Financial Economics, v. 80 (1), 2006.

[14] ANEEL. Metodologia e Cálculo do Custo de Capital de concessionárias de Distribuição de Energia Elétrica no Brasil. Nota Técnica nº 188/2003/SRE/ANEEL.

[15] MATOS, Orlando Carneiro. Econometria básica: teoria e aplicações. São Paulo: Atlas, 1997.


46

Operation optimization aiming business on wind farms and small hydro power plants

Otimização da operação voltada ao negócio de usinas eólicas e pequenas centrais hidrelétricas

Rodrigo Morais Rosas Ávila1

Marcelo Rodrigues Bessa2, 3

1Copel Geração e Transmissão S. A.

[email protected]

2Universidade Federal do Paraná

[email protected]

3Institutos Lactec

[email protected]

Abstract: The present institutional model for the Brazilian electric sector began to take shape in 1995, but the legal foundations of this model were completely defined only in 2004. This model was developed aiming at enhancing competition among power generation utilities, thus attracting the interest of private corporations to the sector. As a result, the optimization of resources becomes relevant to maximize corporate profit. The owner of a hydroelectric power plant in the Brazilian energy market earns revenue by means of either the generated energy or the guaranteed energy capability sale. This is accomplished by bilateral negotiation between agents or automatically in the short-term spot market. All transactions are accounted for in terms of energy and validated using a set of mathematical rules called Energy Trading Rules. This regulation created the Energy Reallocation Mechanism which shares the hydrological risk among all participating hydropower plants. This is performed by reallocating the surplus energy generated by some of the plants, i.e., the generated energy above their guaranteed capability, to those that generated below this threshold. In this context, this work presents a mathematical programming model that maximizes the revenue from the electric energy production considering the Energy Trading Rules. The model is applied to a wind farm

and a small hydropower plant. The results are compared to those of a conventional optimization process for energy generation. Results show the advantages and disadvantages of sharing the hydrological risk amongst the participating power plants, by the proposed model. Furthermore, a new fashion of reducing the economic and financial risks, considering the wind stochastic process, associated to wind energy is presented.

Keywords: power plants, economic aspects, wind farm, hydroelectric plant, mathematical models.

Resumo: O atual modelo institucional do setor elétrico brasileiro começou a ser delineado em 1995, mas apenas em 2004 foi definida a nova base legal com uma regulação mais rígida em relação à anterior. Visando a atrair o capital privado, o objetivo estava na abertura do mercado de geração incentivando as privatizações e inserindo a competição, portanto, a otimização de recursos como diferencial competitivo torna-se relevante no lucro das empresas. Um proprietário de usina hidrelétrica ou eólica obtém receita no mercado brasileiro mediante a venda de geração ou de garantia física (GF), que representa o nível máximo de comprometimento comercial. Essa venda se dá por negociação bilateral entre agentes ou de forma automática no mercado de curto prazo pela parcela de recurso não comprometida com contratos de venda. Todas as transações em termos energéticos são contabilizadas e liquidadas utilizando-se um conjunto de regras algébricas denominadas Regras de Comercialização (RC). No bojo dessa nova regulamentação criou-se o Mecanismo de Realocação de Energia (MRE) cujo objetivo é compartilhar o risco

1

hidrológico entre todas as usinas participantes, distribuindo o excedente de energia daquelas que geraram além de suas garantias físicas para as demais. Neste contexto, este trabalho propõe um modelo contendo um módulo de programação matemática para maximizar a receita decorrente da produção de energia elétrica, considerando as RC de uma usina eólica e uma pequena central hidrelétrica (PCH

2). Os resultados são comparados com o

processo convencional de otimização da geração; são mostradas as vantagens e desvantagens na participação do mecanismo de compartilhamento de risco hidrológico e é proposta uma maneira de reduzir os riscos econômico e financeiro associados à aleatoriedade dos ventos na produção de energia eólica.

Palavras-Chave: usinas elétricas, aspectos econômicos, parque eólico, usina hidrelétrica, modelos matemáticos.

1O conceito de risco está associado ao potencial com que uma

determinada atividade conduz a perdas econômicas. Um período de estiagem conduz a uma série de vazões baixas que se traduzem em diminuição ou perdas de receitas. 2A resolução ANEEL nº 652 de 09/12/2003 estabelece os critérios

para o enquadramento de aproveitamento hidrelétrico na condição de PCH: possuir potência superior a 1 MW e igual ou inferior a 30 MW, com área do reservatório inferior a 3 km², ressalvadas exceções previstas na resolução.


47

1 Introdução

Atualmente, as atividades de operação do sistema elétrico de potência brasileiro podem ser agrupadas nas seguintes áreas [1]: planejamento da operação; programação da operação; supervisão e coordenação em tempo real (ou despacho); análise e estatística pós-operativa e contabilização e faturamento energético. Neste trabalho estão envolvidas três áreas das atividades de operação: o planejamento, a programação [2] e a contabilização da operação de sistemas elétricos de potência. Essa última consta das operações no âmbito da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE)

3, na qual são

registrados todos os contratos celebrados entre os agentes do setor, com informações de montantes de energia e período de vigência, e todos os valores de medições verificadas de geração e consumo.

Com base nessas informações, a Câmara realiza a contabilização das diferenças energéticas entre o que foi contratado com o que foi produzido e consumido, liquidando o resultado no Mercado de Curto Prazo. Esta contabilização é realizada de acordo com as Regras de Comercialização (do Mercado de Energia Elétrica) formadas por um conjunto de regras matemáticas cujas formulações algébricas são regulamentadas pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL)

4 [4]. No bojo das mudanças

institucionais e com a intenção de reduzir os riscos hidrológicos criou-se nas Regras o chamado Mecanismo de Realocação de Energia (MRE)

5. O processo de mitigação

desse risco baseia-se na troca compulsória de energia elétrica entre os participantes, ao valor

6 tarifado pela

ANEEL. Usinas hidráulicas com potência instalada de até 30 MW têm a sua participação facultada ao MRE. Conforme Decreto 3.653/2000, a participação é facultativa para as usinas que não são despachadas pelo Operador Nacional do Sistema (ONS). O despacho elétrico brasileiro realizado centralizadamente pelo ONS determina quais usinas e quanto cada deve produzir. Para a grande maioria das usinas com potência instalada de até 30 MW, o agente proprietário tem a liberdade de realizar o despacho [3], como é o caso das usinas estudadas neste trabalho.

Cada agente gerador obtém receita mediante duas fontes:

Contratos. Por meio da negociação bilateral de quantidades e preços entre gerador e gerador,

3A CCEE foi criada pela Lei nº 10.848 de 15/03/2004 sucedendo o

Mercado Atacadista de Energia Elétrica (MAE) criado pela Lei nº 10.433 de 24/04/2002. É uma pessoa jurídica de direito privado, sem fins lucrativos, tendo por finalidade viabilizar a comercialização de energia elétrica no Sistema Interligado Nacional (SIN). 4A ANEEL é uma autarquia do governo federal que regula e fiscaliza

o setor elétrico brasileiro. 5O princípio do MRE, criado pelo Decreto 2.655/1998, era o de

proteger os agentes proprietários de usinas com o despacho realizado pelo ONS contra o possível estado de insolvência causado por estiagens localizadas. 6O valor é a “Tarifa de Energia de Otimização” (TEO), uma tarifa

anual, publicada em resolução pela ANEEL com base nos custos variáveis de operação (exceto combustível) e na compensação financeira pelo uso da água. A usina Itaipu Binacional é a única que possui uma TEO diferenciada com base no valor mínimo do PLD.

entre gerador e consumidor e entre gerador e comercializador ou por meio de leilão regulado entre gerador e distribuidoras.

Mercado de curto prazo. Contabilizado na CCEE em face de geração e consumo medidos e aos contratos registrados ocorrendo compras e vendas em ambos os sentidos entre gerador e gerador, entre gerador e consumidor e entre gerador e comercializador, utilizando neste caso como valor para a energia o Preço da Liquidação das Diferenças (PLD)

7.

Nesse contexto, este trabalho desenvolve um modelo matemático contendo um módulo de otimização da operação para maximizar a receita obtida com a produção de energia elétrica considerando as Regras de Comercialização do mercado de energia elétrica. Todo o trabalho aborda os processos estocásticos relacionados de maneira determinística

8 com decisões sobre as gerações das

usinas estudadas sendo independentes do sistema.

O objetivo é estudar o passado, utilizando o modelo proposto para calcular a máxima receita que determinada usina poderia fornecer durante sua operação no mercado de energia elétrica, mostrando as vantagens e desvantagens na participação do MRE e propondo uma maneira de reduzir os riscos econômico e financeiro associados a este mercado.

2 Formulação matemática

Os estudos de caso são aplicados à PCH Chaminé, que possui capacidade parcial de regularização

9, e a eólica de

Palmas, ambas pertencentes à Copel10

. A PCH possui um reservatório denominado Salto do Meio considerado “a fio d'água” e a montante encontra-se o reservatório Vossoroca que permite regularizar vazão. Entre ambos os reservatórios existe uma vazão incremental relevante e não possui nenhum outro reservatório que influencia esses dois [5]. A Figura 1 apresenta um esquema no qual as setas indicam, ilustrativamente, a direção e o sentido do trajeto da água pelas variáveis consideradas na função objetivo da usina hidráulica.

7O PLD é calculado semanalmente pela CCEE com base no custo

marginal de operação (CMO) obtido do modelo oficial de planejamento energético NEWAVE operado pelo ONS. Os preços utilizados são os realizados no submercado sul; a média foi realizada apenas entre patamares de carga. A hidrologia utilizada são as tendências hidrológicas oficiais utilizadas pelo modelo na época do cálculo do CMO pelo ONS. O valor da água em determinada semana para usinas hidráulicas que liquidam sua energia no mercado de curto prazo da CCEE é o PLD. 8As conclusões são válidas para um período passado de 10 anos.

Todavia, incertezas do futuro quanto a vazões, preços e mudanças do arcabouço regulatório poderão levar a outras conclusões. 9Para regularizar a vazão, o reservatório precisa ser de acumulação,

ou seja, precisa conseguir armazenar água para ser utilizada por longos períodos de tempo. 10

Copel – Companhia Paranaense de Energia, empresa detentora de

concessão, autorização ou permissão do poder concedente conforme disciplinado pela Lei nº 9.427/1996.


48

Figura 1: Esquema representativo das variáveis do modelo.

No caso do parque eólico, como não existe armazenamento de energia, não há controle do quanto produzir. A geração eólica é uma variável aleatória sem controle, não tendo o que aperfeiçoar a não ser melhorar a eficiência das máquinas. O estudo é apresentado neste contexto; primeiro considera um histórico de 10 anos de vazões e preços de energia elétrica para calcular uma regra operativa do reservatório Vossoroca cuja receita obtida seja a máxima possível, considerando a participação ou não da usina no MRE. Em uma segunda etapa, considera a operação realizada da eólica em conjunto com a otimizada da PCH maximizando a receita por meio do cálculo ótimo do montante de energia vendida por meio de contratos. Todo o desenvolvimento matemático é apresentado com mais detalhes na dissertação de mestrado de Ávila [6].

2.1 Pequena central hidrelétrica

O modelo matemático proposto para a otimização pode ser representado pela função objetivo, expressa na equação (1), que inclui a ponderação econômica conforme regras de comercialização vigentes [7] considerando receita automática no mercado de curto prazo sem comprometimento com contratos de venda

11.

A função objetivo da equação (1) representa a melhor decisão de defluências do reservatório Vossoroca que possibilita a máxima receita ao longo de todo o período em estudo, adicionado um valor monetário para o estado final de armazenamento de água do reservatório Vossoroca e descontadas eventuais penalidades por ultrapassagem às restrições impostas. O domínio da função é o lançamento de água por esse reservatório em todos os instantes de tempo t, representado pelo vetor qa.

11

Adotam-se também algumas hipóteses simplificadoras, tais como

desprezar perdas no sistema de transmissão e nos custos decorrentes das partidas e paradas das unidades geradoras.

[∑ ) ))

] (1)

na qual:

): receita no instante de tempo (R$);

): penalidade por ultrapassar restrições

impostas (R$);

: instante de tempo ;

: número de intervalos discretos de tempo do estudo;

: valor da água armazenada no final do período estudado (R$).

Esmiuçando a função representada pela equação (1), são apresentadas as equações (2) a (4). A equação (2) representa o valor da água armazenada que restou no reservatório Vossoroca após todos os instantes de tempo t. Essa sinalização é necessária ao otimizador para que não haja a tendência em se usar indiscriminadamente toda a água desse reservatório no final do período em estudo.

) )

(2)

na qual:

: produtividade da usina ( ⁄ )⁄ );

: quantidade de tempo em uma hora (s);

: preço da energia no mercado de curto prazo (preço PLD) ( ⁄ );

: volume do reservatório Vossoroca ( ).

A equação (3) expressa a receita obtida no mercado de curto prazo, no estágio de tempo t com a geração de energia elétrica p(t) Δt, valorada ao preço pp(t). A potência


49

p(t) está diretamente relacionada à vazão turbinada pela usina. A relação Δt/ks é a quantidade de tempo, em horas, entre intervalos discretos.

) ) )

(3)

na qual:

: quantidade de tempo entre intervalos discretos (s);

: potência da usina ( ).

Para considerar a operação da usina como participante do Mecanismo de Realocação de Energia, a equação (3) deve ser substituída pelo sistema de equações (4).

) ( ) )) ) ) )) )

) ) (4)

) )

)

na qual:

: garantia física da PCH ( );

: montante de energia secundária ( );

: montante de energia alocada ( );

: tarifa de energia de otimização (tarifa TEO) ( );

: percentual de garantia física da empresa em relação ao sistema MRE ( );

O total de geração produzido acima da garantia física do sistema composto por todas as usinas participantes do MRE é a energia secundária total; esta é distribuída às usinas de forma proporcional à sua garantia física. Caso o total de geração seja inferior ao montante de garantia física, a energia secundária será nula e todas as usinas participantes desse mecanismo terão suas garantias físicas reduzidas na proporção

12 entre produção e garantia física do sistema

composto pelas usinas do MRE. Nesta modelagem, é adotada a hipótese simplificada de energia secundária gsec como o valor recebido de energia pela usina do proprietário, i.e., é desprezada a geração de outros e, portanto, desconsideram-se eventuais reduções de garantia devido ao MRE. Como são desprezadas as gerações de outras usinas do sistema, também são desconsideradas as “exposições financeiras” citadas nas regras de comercialização ocorridas devido às variações de preços PLD entre submercados.

As restrições dos limites de volume armazenado no reservatório Vossoroca e de limites de geração da usina Chaminé foram adicionadas à função objetivo em forma de penalidade, conforme equação (5). Os coeficientes de penalização kn1 e kn2, em (R$/m3/s), são parâmetros

12

No passado, a proporção entre produção e garantia física do sistema composto pelas usinas participantes do MRE era explicitada nas Regras de Comercialização pela sigla GSF, do inglês Generation Scaling Factor.

arbitrários13

e convertem adequadamente a unidade e grandeza dessa equação, que é subtraída da receita na função objetivo, equação (1).

) ) ))

) ))

(5)

na qual:

: vazão controlada em Vossoroca ⁄ );

: vazão defluente do reservatório Vossoroca ⁄ );

: vazão afluente ao reservatório Salto do Meio ⁄ );

: vazão turbinada pela PCH ⁄ ).

2.2 Usina eólica com PCH

Ao acrescentar contratos de venda no estudo, as parcelas de receitas a serem consideradas são três:

1. Liquidação das diferenças no curto prazo;

2. Contratos vendidos;

3. Penalidade por falta de lastro de energia.

As três parcelas estão inter-relacionadas: quanto mais energia é vendida por meio de contratos, menor é a receita no curto prazo e maior é o risco de incorrer em penalidades por falta de lastro

14. O objetivo é maximizar a receita por

meio do cálculo do nível ótimo de vendas contratuais conforme equação (6).

[∑ ) ) ))

] (6)

na qual:

): receita obtida no mercado de curto prazo

(R$);

): receita obtida com vendas contratuais (R$);

): possível penalidade por excesso de vendas

(R$);

: instante de tempo ;

: número de intervalos discretos de tempo do estudo.

13

Na prática, kn1 e kn2 são estabelecidos uma única vez para todos os casos estudados: kn2 é fixado unitariamente enquanto kn1 é a razão entre o desvio padrão de yb(t) pelo desvio padrão de ua(t) do cenário simulado de maximização da geração hidroelétrica. 14

O lastro de energia do agente tem origem no Art. 2º do Decreto 5.163 de 2004. Sua apuração é mensal com base no histórico dos últimos 12 meses (média móvel) das diferenças entre “recursos” (garantia física, geração e contratos de compra) e “requisitos” (consumo próprio e contratos de venda). A falta de lastro ocorre quando o gerador tem mais requisitos do que recursos acumulados no histórico dos últimos 12 meses.


50

Figura 2: Conversão dos lançamentos d’água em receita.

A receita obtida no mercado de curto prazo por “liquidação das diferenças” poderá ser positiva (vendas) ou negativa (compras).

A parcela de receita obtida com “contratos vendidos” é firmada por relação bilateral entre agentes com preços e montantes de energia livremente negociados. Pelo fato da usina eólica ter a qualidade de ser especial incentivada por razões legais

15, o agente comprador terá desconto na sua

fatura de uso do sistema de distribuição ou transmissão (não contratada com o agente gerador), e, consequentemente, essa energia tem um valor superior em relação às oriundas de fontes convencionais tais como de grandes usinas hidráulicas e termelétricas. Tal desconto poderá ser perdido caso o agente gerador venda mais energia do que produziu (ou venda mais do que sua garantia física mensal).

Outra obrigação está representada na terceira parcela de receita, a possível penalidade por “falta de lastro de energia”, que será nula ou, por excesso de vendas contratuais, negativa.

Ao incluir mais parcelas de receitas no estudo, as séries são agregadas em médias mensais conforme regras de comercialização vigentes [7]; quando uma média semanal está compreendida entre dois meses, esta é distribuída proporcionalmente ao número de dias.

2.3 Procedimento computacional de solução

Os problemas de otimização apresentados em (1) e (6) caracterizam-se por possuírem acoplamento temporal: em (1), incertezas de tendências hidrológicas associadas à escolha sobre quando utilizar água do reservatório em qualquer período, representadas pela variável qa(t) da Figura 2, tem impacto na receita total do estudo, representado pela soma dos elementos r(t). Uma decisão operativa inadequada em um período qualquer causará consequências futuras, como déficits de produção, devido à depleção do reservatório ou desperdício de energia armazenável causado por vertimentos.

15

Conforme estabelecido no artigo 26 da Lei 9.427/1996.

A formulação matemática é implementada em forma de algoritmos escritos no aplicativo Scilab

16, versão 5.3.3 para

Linux, com a filosofia de programação genérica em conjunto com o critério da parcimônia. A ferramenta de programação matemática utilizada é o Método dos Pontos Interiores não linear desenvolvida na tese de doutorado de Wächter [8] e acrescentada ao Scilab por meio do pacote Sci-IPOpt.

3 Resultados

Os resultados de operação ótima do reservatório de Vossoroca são avaliados em dois objetivos alcançados pela PCH Chaminé: máxima produção de energia e máximo benefício econômico. Para tanto, são desenvolvidos cinco cenários para esta usina operando isoladamente:

A. Máxima geração hidroelétrica;

B. Máxima receita com usina fora do MRE;

C. Máxima receita com usina no MRE e:

C1. Sazonalização17

constante;

C2. Sazonalização pelo maior preço mensal de energia elétrica;

C3. Uma única sazonalização para todos os anos conforme média de preços PLD.

Considerando a operação da eólica em conjunto com a PCH, é analisado o comportamento da receita caso o proprietário fosse ao mercado sem contar com o MRE e a garantia física, ou seja, com uma abordagem de vendas relacionadas diretamente ao montante efetivamente produzido. A série de gerações utilizadas compreende 522 semanas entre 04/05/2002 e 04/05/2012.

16

O Scilab é um aplicativo computacional de código fonte aberto e

distribuição gratuita via Internet com funcionalidades semelhantes ao do Matlab (aplicativo de matemática desenvolvido pela empresa MathWorks), criado em 2003 pelo instituto nacional da França para a pesquisa em ciência da computação e controle. 17

Sazonalização é um processo que ocorre uma vez ao ano previsto

nas Regras de Comercialização. É a distribuição do montante anual de garantia física em doze montantes mensais.


51

Figura 3: Vazões naturais da usina (m³/s).

Para a eólica, essa série foi obtida do histórico do parque eólico de Palmas, com alteração na escala por um fator de 7,2 com o objetivo de considerar este parque com a mesma potência instalada que a usina Chaminé possui, de 18 MW. Sua produção média é de 3,81 MW médios, resultando em um fator de capacidade

18 de 21,2%. Para a hidráulica, é

considerado o resultado do cenário “Máxima receita com usina fora do MRE”, cuja média de gerações é 15,25 MW médios, para uma vazão histórica representada na Figura 3, resultando em um fator de capacidade de 84,7%.

Com exceção do preço PLD, representado na Figura 4, os preços são constantes ao longo de um ano conforme ocorre no mercado. O preço de vendas contratuais foi estabelecido

19 em R$ 105,21 / MWh com data base em

2012.

Os resultados são obtidos por programação matemática. O histórico de preços é utilizado para estudar qual seria a

18

Fator de capacidade é a relação entre geração média e sua

potência, indicando o percentual de utilização da máquina. 19

O preço de venda de energia por contratos é calculado simulando

toda a série de gerações eólicas entre 2002 e 2012 sendo liquidada no mercado de curto prazo ao preço PLD realizado; o montante econômico em razão da produção estabelece o preço contratual adotado. O objetivo é estabelecer um valor médio para a energia a partir de montantes que o dono da usina receberia caso não tivesse contrato algum durante os dez anos estudados. Na prática, o preço contratual é estabelecido pelo agente gerador mediante seu critério com anuência do comprador. O critério pode ser a análise de fatores estruturais do sistema ou a verificação de preços realizados em leilões de expansão do sistema elétrico promovidos pela ANEEL.

máxima receita (e risco associado) que as usinas obteriam conforme regras vigentes de comercialização, participando ou não do MRE, vendendo ou não sua energia por meio de contratos bilaterais.

3.1 Pequena central hidrelétrica

A formulação apresentada considerando as regras de comercialização de energia vigentes apresenta ganhos de receita em relação ao processo convencional, que considera apenas a maximização da produção elétrica. Comparando, é possível verificar um aumento no faturamento médio semanal em relação a esse cenário quando a função objetivo é maximizar a receita, conforme Tabela 1, na qual μ é a média e σ o desvio padrão da série de valores. A coluna volume é o quanto restou de água no reservatório Vossoroca no final do período de estudo.

Tabela 1: Comparação dos cenários de otimização.

Receita semanal Vazão turbinada Volume

Cenário μ (R$ mil) σ (R$ mil) μ (m³/s) σ (m³/s) (hm³)

A 182 239 6,42 1,32 11,04

B 191 251 6,35 1,80 33,31

C1 157 191 6,34 1,78 35,99

C2 189 253 6,34 1,53 35,99

C3 170 250 6,34 1,62 35,99


52

Figura 4: Preço PLD no mercado de curto prazo (R$/MWh).

O cenário de máximo turbinamento, ou seja, de maior produção de energia, é o A; observa-se que no fim do período de 10 anos, o reservatório de Vossoroca encontra-se mais vazio em relação aos outros casos. O que proporciona o maior benefício econômico é o B, com uma média das receitas com a produção de energia calculada em aproximadamente R$ 191.000,00 por semana.

Esperava-se que o cenário de maior receita ocorresse quando a usina participa do MRE e sua sazonalização é ótima, cenário C2. Isso não ocorreu, pois a garantia física inicial é subestimada quando comparada com a geração média verificada e sua atualização ocorre de forma insatisfatória pelos critérios da Portaria MME 463/2009, dado o desempenho de produção inicial ruim comparado com o final do período de estudo.

Quando a usina participa do MRE, ela apresenta o pior resultado econômico, R$ 158.000,00 no caso C1, ou apresenta o maior risco indicado pelo desvio padrão das receitas (caso C2)

20. As diferenças de receitas semanais

entre o cenário B com os cenários A, C1 e C2 podem ser observadas respectivamente nos gráficos das Figuras 5, 6 e 7. Com a usina participando ou não do mecanismo de mitigação do risco hidrológico, observam-se grandes oscilações nas receitas, explicadas pelas variações nos preços da energia elétrica.

20

Apesar de não ser o objetivo inicial deste trabalho, procedimentos semelhantes foram realizados com dados de vazão entre 1982 e 1992 e entre 1992 e 2002, sempre apresentando uma receita média semanal maior quando a usina não participa do MRE.

Figura 5: Diferenças de receitas entre cenários B e A.

Figura 6: Diferenças de receitas entre cenários B e C1.


53

Figura 7: Diferenças de receitas entre cenários B e C2.

Na prática, o caso C1 pode ser considerado como referência para o menor risco econômico, mas apresenta o menor retorno. Desempenhos inferiores a esse cenário se explicam por uma má distribuição da garantia física (sazonalização), ao longo dos meses, no sistema de contabilização, pelo gestor da usina. O caso C2 é o mais arriscado não só pela indicação do desvio padrão das receitas na Tabela 1 como também pela impossibilidade de alteração da configuração de sazonalização conforme regras de comercialização vigentes. O caso C3 é intermediário entre C1 e C2. O cenário B, além de apresentar o maior retorno econômico, possibilita ao gestor da usina uma maior liberdade nas tomadas de decisões sobre a receita, por estar totalmente relacionada ao despacho de produção hidroelétrico (e não à garantia física).

3.2 Usina eólica com PCH

Mantendo a produção da usina hidráulica otimizada conforme o PLD, maximizar a receita alterando-se o montante de vendas em contratos bilaterais, conforme equação (6), resulta no valor negociado de energia de 17,40 MW médios, ou seja, 9% abaixo do montante médio produzido de ambas as usinas. O resultado econômico para essa situação está representado na Figura 8. Observam-se perdas de receita por penalidades por falta de lastro. A média da receita total é R$ 1.411.000,00 (101,45 R$/MWh) com um desvio padrão de R$ 408.000.

Figura 8: Receitas com vendas de 17,40 MW médios.

Para mostrar uma visão empresarial, deve-se considerar não apenas a máxima receita como também os custos faz-se necessário não só a máxima receita, como também os custos. Para tanto são utilizadas as informações de “Receita Fixa” divulgadas nos resultados do 15º Leilão de Energia Nova [9] e aplicados a este estudo pela proporção da potência instalada. Utilizando os dados divulgados das eólicas do Maranhão, pois estas apresentam os maiores custos fixos anuais, calcula-se um aporte mensal de R$ 1.357.000,00

21.

Estão inclusos nessa necessidade de receita [10]:

“a receita requerida pelo investidor de forma a cobrir o custo total de implantação do empreendimento, incluindo os custos socioambientais, os juros durante a construção, e a remuneração do investimento, além de todos os custos fixos relativos à operação e manutenção da usina, tais como: o custo fixo de combustível associado ao nível de inflexibilidade operativa ("take or pay" e "ship or pay"), o custo de conexão à rede básica e tarifas de uso dos sistemas de transmissão e distribuição (TUST e TUSD), os custos pela adesão à CCEE e ao ONS conforme regulamentação pertinente, etc.”

Conforme regras vigentes, a receita fixa obtida do leilão é corrigida anualmente com base no índice IPCA calculado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Esta receita fixa pode ser interpretada como uma despesa fixa ou uma exigência mínima de desempenho econômico imposto pelos acionistas da empresa. Ressalta-se que o custo de combustível é nulo e a energia produzida das usinas eólicas leiloadas não pertencem aos investidores

22.

A receita total, soma das parcelas da Figura 8, subtraída da necessidade de aporte mensal (despesa fixa), forma uma conta corrente, apresentada na Figura 9, eixo vertical direito. Quando a conta torna-se negativa, calcula-se um custo financeiro pelo empréstimo de capital. Para analisar com acuidade as situações que envolvem financiamento (longo prazo) e necessidade de capital de curto prazo (empréstimo) é importante estabelecer o Custo Médio Ponderado de Capital (CMePC)

23; este é fixado em 12% a.a.

acima da taxa de 6% a.a. utilizada para correção monetária devido às perdas inflacionárias

24 [13].

21

O cálculo foi efetuado em razão da soma das receitas fixas pela

soma das potências das usinas do referido leilão e aplicado proporcionalmente à soma das potências das usinas deste estudo. 22

A modalidade de venda de energia das eólicas do referido leilão é

por disponibilidade cuja geração pertence aos compradores e cujas regras estão detalhadas em [7]. 23

O CMePC também é conhecido por WACC, do inglês Weighted Average Cost Of Capital. 24

O custo financeiro real mínimo pelo empréstimo de capital entre maio de 2002 e maio de 2012 é estimado em 7% a.a., baseado na variação da inflação para o período, de 6,5% a.a. [11] e das taxas SELIC de 14,5 a.a. [12], divulgada pelo Comitê de Política Monetária (COPOM), e Certificado de Depósito Interbancário (CDI) de 14,4 a.a. (CETIP, 2012), ambas balizadoras das taxas de juros cobradas pelo mercado.


54

Figura 9: Fluxo de caixa considerando despesa fixa mensal.

A taxa de desconto que faz o Valor Presente Líquido (VPL) das entradas e saídas de caixa igualar a zero (ou TIR - Taxa Interna de Retorno) é de 24,9% a.a. Como a TIR é maior que o CMePC, o resultado final é positivo, indicando superioridade na receita ao ser livre para negociar contratos, ao invés da venda em leilão. A receita total mensal subtraída da despesa fixa mensal é, em média, calculada em R$ 54.000,00 com uma perda financeira de R$ 26.000,00 mensais, resultando, ao final dos 10 anos, um saldo positivo na conta corrente de R$ 3.399.000,00.

4 Conclusões

Em comparação com a abordagem convencional de maximização de produção hidrelétrica e desprezando o MRE, a formulação apresentada neste trabalho apresenta ganhos em torno de 5% na receita da empresa, com uma produção 1% inferior, porém com mais água armazenada no reservatório ao final de dez anos. Quando se maximiza a receita, o sistema todo é otimizado; a geração é privilegiada em períodos nos quais o preço do mercado de curto prazo (preço PLD), baseado no custo marginal de operação, é mais elevado, ou seja, nos momentos de maior necessidade sistêmica.

Quando a usina estudada participa do MRE, a otimização da receita é fortemente influenciada pela sazonalização, i.e., pela distribuição da garantia física anual ao longo dos meses. Contudo, os resultados mostram que, ou a usina apresenta o pior resultado, ou apresenta o maior risco econômico, indicado pelo desvio padrão das receitas e pela

dificuldade real que existe, normalmente em dezembro de cada ano, de sazonalizar a GF anual ao longo dos meses do ano seguinte (uma vez que, após registrada no sistema eletrônico de contabilização, torna-se virtualmente impossível sua alteração). Com a usina participando ou não do mecanismo de mitigação do risco hidrológico, observam-se grandes oscilações nas receitas explicadas pelo comportamento do preço no mercado de curto prazo (não são considerados contratos bilaterais de venda). Participando do MRE, todo o sistema é piorado: a máxima receita ocorre por meio da distribuição de garantia física em meses de preços PLD mais altos e de maximização da produção elétrica quando a garantia física está menos alocada, ou seja, a geração é privilegiada nos períodos de menor necessidade energética.

Mesmo quando a produção de energia é constante, é inerente a este mercado as oscilações de receita quando se busca sua maximização. O estudo considerando o parque eólico em conjunto com a pequena central hidrelétrica foi realizado no sentido de identificar possibilidades de mitigação de risco econômico em um mercado livre, com os agentes propondo melhorias para seus negócios com as regras vigentes do setor elétrico, indicando como desnecessária a complexidade excessiva na legislação do ambiente regulado para a viabilização dos empreendimentos.

Desconsiderando o MRE e a garantia física, o preço contratual de vendas em R$ 105,21 / MWh para este estudo (data base em maio de 2012) é mais que suficiente para que a máxima receita obtida supra as necessidades de uma


55

empresa de geração de energia elétrica de forma a cobrir o custo total de implantação do empreendimento, incluindo os custos socioambientais, os juros durante a construção e a remuneração do investimento, além de todos os custos fixos relativos à operação e manutenção da usina.

5 Trabalhos futuros

Como sugestão de trabalho futuro, pode-se alterar a abordagem determinística para estocástica, com a criação de vários cenários de vazão, vento e preço, obtendo um valor esperado

25 para a receita da empresa e para o risco

econômico que pode ser mensurado por meio da função (CVaR)

26.

Outra sugestão é analisar o benefício sistêmico de otimização da receita (e não produção), com a eliminação dos conceitos de Garantia Física e Mecanismo de Realocação de Energia, para todas as usinas do Sistema Interligado Nacional, estudando os riscos e benefícios de um despacho por preço coordenado pelo Operador Nacional do Sistema.

Referências

[1] AZEVEDO FILHO, J. M. Imperativos da Descentralização e Coordenação da Operação Energética no Âmbito da Reforma Institucional do Setor Elétrico. 2000. Dissertação de Mestrado, UFRJ, 2000.

[2] SALMAZO, C. T. Modelo de Otimização Eletro-Energético de Curto Prazo (Pré-Despacho) Aplicado ao Sistema COPEL. 1997. Dissertação de Mestrado, Unicamp, 1997.

[3] ONS. Procedimentos de Rede, Módulo 26 - Modalidade de Operação de Usinas. 2011. Disponível em: <http://www.ons.org.br>. Acesso em: 15 de janeiro de 2012.

[4] CCEE. Visão Geral das Operações na CCEE. 2011. Disponível em: <http://www.ccee.org.br>. Acesso em: 6 de junho de 2012.

[5] ANEEL. Banco de Informações de Geração. 2011. Disponível em: <http://www.aneel.org.br>. Acesso em: 5 de setembro de 2011.

[6] ÁVILA, R. M. R. Otimização da operação voltada ao negócio de usinas eólica e PCH. 2013. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2013.

[7] CCEE. Regras de Comercialização de Energia Elétrica. 2012. Disponível em: <http://www.ccee.org.br>. Acesso em: 6 de junho de 2012.

[8] WÄCHTER, A. An Interior Point Algorithm for Large-Scale Nonlinear Optimization with Applications in Process Engineering. 2002. PhD thesis, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA, January 2002.

[9] ANEEL. Resultados do 15º leilão de energia nova. 2012. Disponível em: <http://www-.aneel.gov.br/arquivos/Excel/ Resultado_site_15len_a5_prot..xlsx>. Acesso em: 15 de janeiro de 2013.

25

Para uma análise mais completa sugerem-se distribuições de probabilidades dos resultados. 26

Função CVaR, do inglês Conditioned Value at Risk.

[10] EPE. Índice de Custo Benefício (ICB) de Empreendimentos de Geração. 2012. EPE-DEE-RE-102/2008-r4, fevereiro de 2012.

[11] IBGE. Índices de preço ao consumidor-IPCA/INPC. 2012. Disponível em: <http://www.ibge-.gov.br/home/esta tistica/indicadores/precos/inpc_ipca/defaulttab.shtm>. Acesso em: 21 de dezembro de 2012.

[12] CETIP. Taxa DI. 2012. Disponível em: <http://www.cetip.com.br/>. Acesso em: 21 de dezembro de 2012.

[13] GITMAN, L. J. Princípios de Administração Financeira. 7. ed. [S.l.]: Harbra, 2002. ISBN 85-294-0060-7.

espaÇo energia · intelectual? o problema não reside na capacidade intelectual propriamente dita,...

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